Google 两小时课把 Agent 路线讲全了，评论区先泼了盆冷水
课程从 Prompt 讲到 Self-Improving Graphs，视频两小时。真正的问题在评论区：没有停止条件和 eval，自我改进会变成自我漂移。
Google 在 X 上放出一节两小时课程，标题很直白：从 Prompts 到 Agents，再到 Harness、Loops、Self-Improving Graphs。原帖由 RoundtableSpace 转发，标注作者 0xMarioNawfal。视频两小时，不是几分钟的概念片。
先把名词摊开。Prompt 是给模型的任务说明；Agent 是能调用工具、拆步骤的执行者；Harness 是包住模型的运行框架；Loops 是让执行反复跑；Self-Improving Graphs 是让流程根据结果改结构。对开发背景的人来说，这些词不新。对普通用户来说，核心只有一句：系统要能跑，也要能查，还要能停。
课程把路线排成一条上升线。评论区先问了一个更土的问题：谁来判卷。有网友 Mohammad Vazin 在回复里说，从 harness 到 loops 是多数团队卡住的地方。Loop 的好坏取决于停止条件和 eval。没有便宜的检查来判断这次输出比上次差，self-improving 很快会变成 self-drifting。这个判断比课程标题更接近工程现场。
另一个回复来自 Amy。她说 self improving graphs 听起来花哨，她更想要一个 agent 能完成一个任务，不用人盯着。这句话不好听，但准确。演示里跑通一次，和线上稳定跑完一百次，中间隔的是评测、重试、日志和回滚。
The Floor Trading Club 的回复更短：Prompts 只是起跑线。课程从 Prompt 讲到图，容易让人以为重点是最后那张图。真正落地时，先看 loop 有没有停止条件，eval 够不够便宜，失败能不能回滚。没有这些，self-improving 只是把错误跑得更久。
发布时间: 2026-11-01 22:43