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AI开发进入新时代：Agent Loop Engineering
数据应用学院(Data Application Lab)专注于数据科学，人工智能和大数据的职业教育, 每年向全球各地，包括硅谷和华尔街的知名企业输送数百 Data Scientists，更有大量的 Data Analysts，Business Analysts，Machine Learning Engineers，Software Engineers 以及 Data Engineers。多年的钻研积累和专一打造了独一无二教学方法和求职经验。被多家北美英文科技媒体列为 Top 10 North American Data Bootcamp。学员遍布美国加拿大，还有来自欧洲, 澳洲和亚太等地的慕名者报名参加。
过去两年，Prompt Engineering（提示词工程）成为每一位 AI 开发者的必修课。但到了 2026 年，AI 社区正在讨论一个全新的概念——Loop Engineering（循环工程）。
越来越多的 AI Agent 已经不再是”输入一次 Prompt，输出一次答案”这么简单，而是能够不断规划（Plan）、执行（Execute）、检查（Evaluate）、反思（Reflect）、修正（Refine），最终完成复杂任务。这正是 Loop Engineering 的核心思想。
从 OpenAI、Anthropic 到 Google DeepMind，再到 Hermes、Claude Code、OpenHands、OpenAI Codex、Cursor 等最新 AI Coding Agent，几乎所有先进的 AI Agent 都采用了 Loop（循环）机制。未来 AI 的竞争，不再只是模型能力，而是谁能够构建出更加智能、更可靠、更自主的 Agent Loop。
为什么 Loop Engineering 如此重要？
现实世界中的任务几乎没有一步完成的。
例如开发一个网站：
●阅读需求
●制定开发计划
●编写代码
●编译运行
●自动测试
●修复 Bug
●再次运行
●持续优化
整个过程实际上就是一个不断循环优化的过程。
AI Agent 也是如此。
优秀的 AI Agent 并不会因为第一次回答错误就停止，而是能够：
●自动发现错误
●自动重新规划
●自动调用工具
●自动搜索资料
●自动修复问题
●不断迭代直到完成目标
这就是 Loop Engineering 的真正价值。
在本次技术讲座中，我们将系统介绍 Loop Engineering 的完整技术体系，包括：
Loop Engineering 的基本原理。
●什么是 AI Loop？
●为什么 Prompt Engineering 已经不足够？
●Agent 如何实现持续推理与自主决策？
●Loop 与 Reasoning 的关系
AI Agent 的经典循环架构
深入讲解目前最主流的 Loop 模式，包括：
●Plan → Execute → Observe → Reflect
●ReAct Loop
●Self-Reflection Loop
●Tree of Thoughts
●Retry & Recovery Loop
●Multi-Agent Collaboration Loop
●Human-in-the-Loop
帮助你理解各种Agent框架背后的共同设计思想。
主流AI Agent如何实现Loop？课程将结合真实案例，分析：
●OpenAI Codex
●Claude Code
●Hermes
●OpenHands
●LangGraph
●CrewAI
●AutoGen
看看这些热门AI Agent如何通过Loop提升任务完成率、稳定性和自主能力。
如何设计自己的AI Loop？
我们将分享大量工程实践经验，包括：
●如何避免无限循环（Infinite Loop）
●如何设计停止条件（Stopping Criteria）
●如何进行错误恢复（Recovery）
●如何实现自动评估（Evaluation）
●如何优化 Agent 的执行效率
●如何降低Token成本
这些都是构建企业级AI Agent的关键技术。
谁适合参加？
本次Webinar特别适合：
✅ AI Engineer
✅ LLM Engineer
✅ AI Agent Developer
✅ 软件工程师
✅ Python 开发者
✅ 产品经理
✅ 技术负责人
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主办方：数据应用学院
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