ຢູ່ໃນລູບ
"On the Loop" ແມ່ນຮູບແບບການຮ່ວມມືທີ່ສຸມໃສ່ການປັບປຸງ harness (ສະພາບແວດລ້ອມການເຮັດວຽກ, ຂໍ້ຈຳກັດ, ແລະເຄື່ອງມື) ແທນທີ່ຈະເປັນຜົນລັບສ່ວນບຸກຄົນຂອງ AI agent, ແລະເປັນຕຳແໜ່ງທີ່ແນະນຳສຳລັບມະນຸດໃນການປະຕິບັດ harness engineering.
Bockeler ແນະນຳໂໝດທີ່ສາມ. ບໍ່ແມ່ນການມອບໝາຍທັງໝົດແບບ Outside the Loop ແລະ ບໍ່ແມ່ນການກວດສອບທຸກຂັ້ນຕອນແບບ In the Loop ແຕ່ແມ່ນການສຸມພະລັງງານຂອງມະນຸດໃສ່ການສ້າງ "ສະພາບແວດລ້ອມ" ທີ່ເໝາະສົມໃຫ້ agent ສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ. ### ຫົວໃຈຫຼັກຄື "ການຕັດສິນໃຈວ່າຈະແກ້ໄຂຫຍັງ" ວິໄນຂອງ On the Loop ຈະຖືກທົດສອບໃນເວລາທີ່ຮູ້ສຶກບໍ່ພໍໃຈ. ເມື່ອ output ຂອງ agent ມີຂໍ້ຜິດພາດ, ປະຕິກິລິຍາທຳມະຊາດທີ່ສຸດຄືການແກ້ໄຂຜົນລັບໂດຍກົງ. ແຕ່ໃນ On the Loop, ຕ້ອງຍັບຍັ້ງແຮງກະຕຸ້ນນັ້ນ ແລ້ວປ່ຽນແປງຝັ່ງ harness ແທນ. ການເພີ່ມກົດລະບຽບໃສ່ CLAUDE.md, ການປັບຕັ້ງຄ່າ linter, ການເພີ່ມ test case——ການລົງທຶນໃສ່ສະພາບແວດລ້ອມເຫຼົ່ານີ້ ບໍ່ພຽງແຕ່ສົ່ງຜົນຕໍ່ 1 ລາຍການທີ່ຢູ່ຕໍ່ໜ້າ ແຕ່ຍັງສົ່ງຜົນຕໍ່ output ທັງໝົດໃນອະນາຄົດ. Bockeler ເອີ້ນວົງຈອນທີ່ດີງາມນີ້ວ່າ "Agentic Flywheel". ການປັບປຸງ harness ຈະເຮັດໃຫ້ຄຸນນະພາບ output ຂອງ agent ສູງຂຶ້ນ, ເມື່ອຄຸນນະພາບສູງຂຶ້ນ ຂອບເຂດທີ່ສາມາດມອບໝາຍໃຫ້ agent ກໍ່ຂະຫຍາຍກວ້າງຂຶ້ນ, ແລະ ເມື່ອຂອບເຂດຂະຫຍາຍກວ້າງຂຶ້ນ ກໍ່ຈະພົບຈຸດທີ່ຕ້ອງປັບປຸງ harness ເພີ່ມຕື່ມ. ໃນທີ່ສຸດ agent ເອງຈະເລີ່ມສະເໜີການປັບປຸງ harness ແລະ ລະບົບທີ່ເສີມສ້າງຕົນເອງກໍ່ຈະເລີ່ມໝູນວຽນ. ### ຄວາມຍາກໃນການຮັກສາ On the Loop ແນວຄິດນັ້ນງ່າຍ ແຕ່ການປະຕິບັດຕ້ອງການວິໄນ. ໃນສະຖານະການທີ່ການແກ້ໄຂ bug ທີ່ຢູ່ຕໍ່ໜ້າຈະໄວກວ່າຢ່າງຊັດເຈນ, ການຕັດສິນໃຈແກ້ໄຂ harness ແທນນັ້ນ ມີອຸປະສັກທາງດ້ານຈິດໃຈສູງ. ການທີ່ທີມງານທັງໝົດຈະສາມາດແບ່ງປັນຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບ tradeoff ລະຫວ່າງປະສິດທິພາບໄລຍະສັ້ນ ແລະ ຄຸນນະພາບໄລຍະຍາວໄດ້ຫຼືບໍ່ ຈະເປັນຕົວກຳນົດວ່າ On the Loop ຈະຕິດຕັ້ງໄດ້ສຳເລັດຫຼືບໍ່.
ຄຳສັບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ
ວິສະວະກຳສາຍໄຟ (Harness Engineering)
ການວິສະວະກຳ Harness ແມ່ນວິທີການອອກແບບຂໍ້ຈຳກັດທາງໂຄງສ້າງ ເຊັ່ນ: prompt, ການກຳນົດ tool, CI/CD ແລະອື່ນໆ ເພື່ອປ້ອງກັນການເຮັດວຽກຜິດພາດຂອງ AI agent.
ໃນວົງຈອນ
"In the Loop" ແມ່ນຮູບແບບການຮ່ວມມືທີ່ມະນຸດທົບທວນ ແລະ ແກ້ໄຂຜົນລັບຂອງ AI agent ທຸກຂັ້ນຕອນ, ເຊິ່ງຮັບປະກັນການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບໄດ້ຢ່າງແນ່ນອນ, ແຕ່ມັກເກີດຄໍຄັ່ງເນື່ອງຈາກການທົບທວນຂອງມະນຸດບໍ່ທັນຄວາມໄວໃນການສ້າງຜົນລັບຂອງ agent.
ນອກລູບ
Outside the Loop ແມ່ນຮູບແບບການຮ່ວມມືທີ່ມະນຸດກຳນົດສະເພາະຜົນລັບທີ່ຕ້ອງການ ແລະ ມອບລາຍລະອຽດການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດທັງໝົດໃຫ້ແກ່ AI agent, ເຊິ່ງເອີ້ນອີກຊື່ໜຶ່ງວ່າ vibe coding.
