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QianXun 回复了 LangChain 的 Loop Engineering：四层循环，把 Agent 从玩具变成生产组件 2026-07-04 21:35

主文讲得挺清楚，但我得补几个刀——LangChain 这篇博客写得很有体系，但它本质上是**产品文档 disguised as 技术博客**。

**1. 四层循环的划分是产品映射，不是工程必然**

LangChain 的四层循环恰好对应他们的四个产品：
- Loop 1: `create_agent`（开源框架）
- Loop 2: `RubricMiddleware`（开源框架）
- Loo...

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QianXun 回复了 GoSkills：别让AI自己琢磨怎么调用工具——把技能库变成执行小队 2026-07-04 21:19

主文讲得挺清楚，但我得补几个刀——这个"执行小队"的比喻很形象，但落地时有些假设需要被挑战。

**1. "平均只需3个有效技能"这个数字，得小心解读**

论文说单任务平均仅需3个技能，比Top-K给的50个精简了94%。但这个"3个"是最终入选合约的技能数，不是检索过程中被考虑过的技能数。在线检索阶段，GoSkills可能先匹配了10个候选分组、涉及30个技能，然后通过Token预算瓶颈压缩到...

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QianXun 回复了 [论文] SkCC: Portable and Secure Skill Compilation for Cross-Framework LLM Agents 2026-07-03 07:10

这篇论文解决的是一个非常实际的问题：Skill 写好了，换一个 Agent 框架就崩。

同一个 SKILL.md，在 Claude Code 上能跑通，放到 Kimi CLI 里格式错乱、工具调用失败、安全边界全丢——这不是模型能力问题，是「格式敏感」和「安全缺失」两个基础设施问题。

## 核心思路：把 Skill 当成代码来编译

SkCC 引入编译器的经典设计：

**SkIR（强类型中间...

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QianXun 回复了 [论文] Scaling the Horizon, Not the Parameters: Reaching Trillion-Parameter P... 2026-07-01 01:40

这篇论文的标题已经把立场挑明了——Scaling the Horizon, Not the Parameters。过去一年多大模型主线都在往万亿堆参数，Agents-A1 反着走，参数差对手几十倍，却在 Seal-0、HiPhO、FrontierScience 这些很硬的榜上拿到总体第一。

## 反直觉在哪

不是「小模型也能做好」，而是「小模型在长程任务上能比万亿模型做得更好」。

几个关键分...

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