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    <title>AI Agent 学习笔记 – 四要素看发展历程</title>
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    <description>Recent content in 四要素看发展历程 on AI Agent 学习笔记</description>
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      <title>Definition: 决策核心：下一步由谁计算</title>
      <link>https://skyao.net/learning-ai-agent/definition/history/decision-core/</link>
      <pubDate>Tue, 15 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      
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        &lt;p&gt;系统里真正在选下一步的那一段程序，才是决策核心。符号规划器、BDI 解释器、强化学习策略都能构成教材意义上的 Agent，决策对象却不是开放文本。那些系统放在&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/before2022/&#34;&gt;前传&lt;/a&gt;。主线要的是：给定目标、工具 schema、上一步回执，&lt;strong&gt;不更新权重&lt;/strong&gt;也能改写行为的语言模型。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;一次前向只是条件语言建模。能补全、能对话，都还没有把「选择」接到环境。本条沿这条能力往下看：表示 → 上下文适应 → 指令契约 → 显式多步计算 → 工作集（窗口）与感知（视觉）→ 测试时计算。它解释 Agent 为什么在 2022 年之后才可能出现，不解释循环如何实现。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;20172021可条件化的生成器还不是规划器&#34;&gt;2017–2021：可条件化的生成器，还不是规划器&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/before2022/transformer/&#34;&gt;Transformer&lt;/a&gt;（2017）用自注意力去掉序列模型对逐步隐状态的依赖，训练可并行、模型可做大。没有可扩展的条件生成器，后面没有可讨论的 LLM 核心。它不包含工具、不包含终止条件。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/before2022/gpt-3/&#34;&gt;GPT-3&lt;/a&gt;（2020）测到 in-context learning：任务说明和示例写进提示，行为即可偏移。Agent 把 Observation 当作工作记忆，用的就是同一机制——环境状态必须能被序列化进上下文。当时窗口约 2k–4k，指令服从差，工具调用只能赌模型吐出可解析字符串。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/before2022/codex/&#34;&gt;Codex&lt;/a&gt;（2021）把同一类模型接到可执行代码上。&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/before2022/humaneval/&#34;&gt;HumanEval&lt;/a&gt; 用测试衡量函数级正确性。编码 Agent 的前提是决策核心能产出「可运行、可判定」的文本；Codex 给模型，HumanEval 给尺子。&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/before2022/github-copilot/&#34;&gt;GitHub Copilot&lt;/a&gt; 把能力做成 IDE 补全：有副作用，无目标循环，不是 Agent，但是 Copilot → Agent 这条产品线的起点。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;2022服从指令引出中间计算成为人机接口&#34;&gt;2022：服从指令、引出中间计算、成为人机接口&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;预训练目标是网页续写。Agent 的输入却是祈使句、约束和 schema。&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2022/instructgpt/&#34;&gt;InstructGPT&lt;/a&gt;（RLHF，API 默认换到 2022-01）把核心拧成「按意图答」。没有这一步，系统提示和工具说明都会被当成又一段网页。它仍是单次生成。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2022/chain-of-thought/&#34;&gt;Chain-of-Thought&lt;/a&gt; 把中间步骤写进 token 序列，等于在解码过程里展开一层可被梯度（或提示）塑造的串行计算。这不是环境循环：没有 Action，没有 Observation。&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2022/palm/&#34;&gt;PaLM 540B&lt;/a&gt; 表明同一套提示在小模型上接近无效——当时「会分解」首先是容量问题，其次才是模板问题。&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2022/zero-shot-cot/&#34;&gt;Zero-shot CoT&lt;/a&gt; 把触发成本降到一句话，协议可复制，环境仍未接入。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2022/chatgpt/&#34;&gt;ChatGPT&lt;/a&gt;（2022-11-30）把 RLHF 后的对话模型做成默认界面。观察 = 用户下一句，行动 = 再生成。按定义排除。后续所有运行时都假定操作者会用这种接口；它改变的是分发，不是执行语义。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;20232024工具链稳定性工作集感知测试时计算&#34;&gt;2023–2024：工具链稳定性、工作集、感知、测试时计算&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;长链工具使用对决策核心的要求是：在多轮 schema、错误回执、部分文件之间保持目标，而不是每一轮重新聊天。&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2023/gpt-4/&#34;&gt;GPT-4&lt;/a&gt;（2023-03）把这条门槛第一次推到可产品化。核心仍是一次（或多次独立的）补全，循环在宿主。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;上下文长度是轨迹的工作集上限。约 4k → &lt;code&gt;gpt-3.5-turbo-16k&lt;/code&gt; → &lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2023/gpt-4-turbo/&#34;&gt;GPT-4 Turbo&lt;/a&gt; 128k → &lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2024/gemini-15/&#34;&gt;Gemini 1.5&lt;/a&gt; 百万 token 量级。窗口不够，只能检索、截断、外挂记忆，每一步都丢状态；窗口够，仍不产生副作用。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2024/claude-3/&#34;&gt;Claude 3&lt;/a&gt; / &lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2024/claude-35-sonnet/&#34;&gt;3.5 Sonnet&lt;/a&gt; 提高编码与工具使用的默认水平，许多编码运行时换核心。&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2024/gpt-4o/&#34;&gt;GPT-4o&lt;/a&gt; 把视觉放进同一模型：Computer Use 的输入是像素，不是 DOM API。能看 ≠ 已点击。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2024/o1/&#34;&gt;o1-preview&lt;/a&gt; 把搜索式推理训练成测试时计算：延迟和费用换正确率，「想」不必写在明文 Thought 里。停机、工具、沙箱仍在宿主。把内部 CoT 当成已经实现 ReAct，会漏掉执行层。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;20252026核心足够之后稀缺资源换位&#34;&gt;2025–2026：核心足够之后，稀缺资源换位&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2025/o3/&#34;&gt;o3&lt;/a&gt; 在思维链中选择工具，决策与「该不该调用」开始并进，副作用仍发生在运行时一侧。&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2025/gpt-5/&#34;&gt;GPT-5&lt;/a&gt; 做路由：快路径 / 思考路径。编码专用权重与 &lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2025/claude-code/&#34;&gt;Claude Code&lt;/a&gt;、云端 &lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2025/openai-codex/&#34;&gt;Codex&lt;/a&gt; 绑定——产品要的是能在沙箱里收工的决策核心，不是通用聊天模型。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2026/overview/&#34;&gt;2026&lt;/a&gt; 的主约束已不在「会不会选」：循环可跨小时、可开 PR。卡住的是凭证是否进沙箱、出站白名单、session 空闲后工作区是否还在。这些是身份与执行路径，不是再加一层思维链能消掉的。基准再涨几个点，不改变这条外移。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;本条的边界&#34;&gt;本条的边界&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;ChatGPT、GPT-4、o1、GPT-5 都是决策核心，不是 Agent。缺本条，其余三条无论多完整，对象仍是前传。只有本条，得到的是对话、补全或单次函数调用。核心就绪的意义只有一句：控制循环、工具层和观察通道终于有了可挂载的策略网络。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;../multi-step-loop/&#34;&gt;多步循环&lt;/a&gt; 写控制流何时从代码交到这个核心上。&lt;/p&gt;

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      <title>Definition: 多步循环：控制流的归属</title>
      <link>https://skyao.net/learning-ai-agent/definition/history/multi-step-loop/</link>
      <pubDate>Tue, 15 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      
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        &lt;p&gt;循环回答三个工程问题：谁决定下一步、状态保存在哪、何时停止。单轮问答、一次 Function Call、行级补全都不迭代，没有终止于目标的语义。多轮聊天也不是：状态是对话缓冲，观察是用户，行动是文本。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;定义里的最小循环是：选动作 → 执行 → 写回观察 → 再选，直到完成、失败或人工介入。后来称作 ReAct，是因为 2022-10 的论文把这三元组写成可抄的文本协议。需要分开的另一条线是 Anthropic 2024-12 的划分：&lt;strong&gt;workflow&lt;/strong&gt; 的边在代码里，&lt;strong&gt;agent&lt;/strong&gt; 的边在模型输出里。多步流水线即使每步都调用 LLM，控制流仍不属于本要素。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;提示词里的串行计算--作用在环境上的循环&#34;&gt;提示词里的串行计算 ≠ 作用在环境上的循环&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2022/chain-of-thought/&#34;&gt;Chain-of-Thought&lt;/a&gt; 在 token 序列里展开中间计算，没有环境。ReAct 的 Thought 从这里接出，再接 Action / Observation。任务型对话（&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/before2022/early-concepts/task-oriented-dialogue/&#34;&gt;前传&lt;/a&gt;）也有多步，图在上线前闭合，槽位与 API 表固定。开放目标、未注册工具、失败后改计划，不在那张图里。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;20222023文本协议--进程内编排--无校验的自主循环&#34;&gt;2022–2023：文本协议 → 进程内编排 → 无校验的自主循环&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2022/react/&#34;&gt;ReAct&lt;/a&gt;（Yao et al.）在 HotpotQA / ALFWorld / WebShop 上比较「只想 / 只做 / 交错」。交错更好，说明观察必须进入下一步，不能只靠内部 CoT。实现是字符串约定：模型吐 &lt;code&gt;Action:&lt;/code&gt;，宿主正则或 JSON 解析，失败即掉步。没有 schema、没有事务、没有外部完成判据。ChatGPT 尚未发布；引用爬升发生在 2023，工程化滞后于 arXiv。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2022/langchain/&#34;&gt;LangChain&lt;/a&gt;（2022-10 库，2023 成为默认胶水）把提示模板、工具包装、AgentExecutor 收成包。循环可复制，状态在进程内存和提示里。后来的批评针对抽象层过厚，不否定「当时必须有人把循环跑起来」。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2023/autogpt/&#34;&gt;AutoGPT&lt;/a&gt;、&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2023/babyagi/&#34;&gt;BabyAGI&lt;/a&gt; 把终止条件交给模型自己写的任务队列。四要素在形态上接通。缺的是：可靠解析、工作集管理、对「已完成」的外部检验。空转、重复失败、不可逆副作用，是无界循环的预期行为，不是意外。star 数度量传播，不度量完成率。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2023/autogen/&#34;&gt;AutoGen&lt;/a&gt; 把多角色做成消息总线。控制流变成「谁对谁说话」。若所有角色只产文本，仍是对话；至少一方执行代码或外部调用，才有作用在环境上的循环。&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2023/memgpt/&#34;&gt;MemGPT&lt;/a&gt; 用操作系统式分页对抗窗口上限，延长的是循环能走的步数，不引入新动作。&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2023/assistants-api/&#34;&gt;Assistants API&lt;/a&gt; 把 thread 当作托管状态机，循环上云，锁在一家 API。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2023/swe-bench/&#34;&gt;SWE-bench&lt;/a&gt;（2023-10）给出仓库级完成判据，公开分数接近零。循环能转，与循环能交工，从此必须分开写。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;20242025人在环路的产品形态然后是运行时吞掉编排&#34;&gt;2024–2025：人在环路的产品形态，然后是运行时吞掉编排&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2024/cursor/&#34;&gt;Cursor&lt;/a&gt; 等 IDE 助手把决策核心塞进编辑器。早期以短编辑为主，长循环后加。人批准每一步，控制流仍是循环，自主度低。定义允许弱自主；这是留存先起来的形态。Devin 路线把循环放到云端 VM，叙事是全自主，当时全量考卷与独立复现不足。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2024/building-effective-agents/&#34;&gt;Building effective agents&lt;/a&gt; 把「图」和「模型选边」写开，用来抑制「一切上多 Agent」的架构通胀。多 Agent 是一种拓扑，不是更强的循环原语。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;2025 年控制流的实现位置换了。&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2025/claude-code/&#34;&gt;Claude Code&lt;/a&gt;、云端 &lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2025/openai-codex/&#34;&gt;Codex&lt;/a&gt;、IDE / CLI Agent 模式内置 think–act–observe，应用方不再自写 AgentExecutor。&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2025/agents-sdk/&#34;&gt;Agents SDK&lt;/a&gt; 仍是库：编排、内置工具、tracing，进程仍是调用方的。&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2025/a2a/&#34;&gt;A2A&lt;/a&gt; 把另一 Agent 当作可寻址端点，扩展的是循环的边界（MCP 管工具，A2A 管对端 Agent），生产互操作尚未成为默认。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;2026循环足够长之后状态机露出基础设施语义&#34;&gt;2026：循环足够长之后，状态机露出基础设施语义&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;个体编码循环成为日常之后，时长进入小时级。&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2026/aries/&#34;&gt;Aries&lt;/a&gt; 把一次委派看成轨迹：多次推理、工具、沙箱、KV 状态，而不是微服务式请求。编排库解决不了存储、隔离和上下文税。&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2026/claude-tag/&#34;&gt;Claude Tag&lt;/a&gt; 用频道线程当 session：同一套沙箱循环，换了委派面和可见性。控制协议没有新发明，生命周期和权限模型有。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;本条的边界&#34;&gt;本条的边界&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;循环是控制平面。只有循环，可以得到角色扮演或空转。观察若不是环境回执，循环在和用户聊天；若没有测试、屏幕或终端状态，循环没有停机条件，只能靠步数上限或账单熔断。协议写于 2022-10，可运行无界循环出现于 2023，可日常委派的运行时出现于 2025。Agent 不由本条单独宣布。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;../acting-on-environment/&#34;&gt;对环境行动&lt;/a&gt; 写副作用如何从「解析一段文本」变成可执行接口。&lt;/p&gt;

      </description>
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    <item>
      <title>Definition: 对环境行动：副作用的接口与执行边界</title>
      <link>https://skyao.net/learning-ai-agent/definition/history/acting-on-environment/</link>
      <pubDate>Tue, 15 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      
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        &lt;p&gt;对话只写 token。本条要求决策结果变成环境状态变化：调 API、改树、跑测试、点像素、发 HTTP。没有副作用，观察无从产生，第四条也没有输入。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;有副作用仍可能不是 Agent。Copilot 改缓冲区，没有目标循环。&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2023/function-calling/&#34;&gt;单次 Function Call&lt;/a&gt; 有一次 I/O，没有「根据返回值再选」。Function Calling、MCP、Skills 是接线与装载，运行时才跑循环。分类上它们进协议，判定上它们不是 Agent。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;工程上要盯三条边界：&lt;strong&gt;解析&lt;/strong&gt;（模型输出如何变成合法调用）、&lt;strong&gt;执行&lt;/strong&gt;（代码跑在谁的地址空间）、&lt;strong&gt;主体&lt;/strong&gt;（凭证是用户的、服务账号的，还是 Agent 自己的）。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;20202022检索解释器提示词演戏&#34;&gt;2020–2022：检索、解释器、提示词演戏&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/before2022/rag/&#34;&gt;RAG&lt;/a&gt; 把文档读进上下文，流水线单次，无二次决策。&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/before2022/webgpt/&#34;&gt;WebGPT&lt;/a&gt; 在受控文本浏览器里 search / click / quote，有动作也有页面观察，终止于答题。&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2022/mrkl/&#34;&gt;MRKL&lt;/a&gt; 给出模块图：语言模型必须外挂知识与离散计算；实现私有。&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2022/pal/&#34;&gt;PAL&lt;/a&gt; 把推理编译成程序，副作用关在解释器里，任务是解题不是改仓库。&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2022/sparrow/&#34;&gt;Sparrow&lt;/a&gt; 带规则的网页问答。&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2022/copilot-ga/&#34;&gt;Copilot GA&lt;/a&gt; 让补全成为付费路径。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;工具调用的主流实现是 prompt 约束：模型在自然语言里嵌 JSON 或伪 DSL，宿主 &lt;code&gt;eval&lt;/code&gt; 或正则抽取。失败模式是幻觉字段、截断、注入。ReAct 同期仍走文本 Action。可解析的函数选择要到下一阶段。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;2023schema-化调用以及代码必须进沙箱&#34;&gt;2023：schema 化调用，以及「代码必须进沙箱」&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2023/function-calling/&#34;&gt;Function Calling&lt;/a&gt;（2023-06-13）把 name + arguments 收进 Chat Completions。宿主校验类型、执行、把结果当 role=tool 写回。循环仍由调用方写。这是模型↔工具的第一种稳定方言；各家随后的 tool use 沿这条形状走。公告已写明：工具输出不可信，存在注入。接口不等于安全。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2023/chatgpt-plugins/&#34;&gt;ChatGPT plugins&lt;/a&gt; 把同一模式做到终端用户，清单与鉴权私有。&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2023/code-interpreter/&#34;&gt;Code Interpreter&lt;/a&gt; 把 Python 放到云端隔离 VM：文件系统、包、图像是真环境。只要允许模型写代码，沙箱就从可选项变成执行边界——主机进程不能再直接 &lt;code&gt;exec&lt;/code&gt;。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;20242025为循环设计的动作集工具总线专长装载&#34;&gt;2024–2025：为循环设计的动作集，工具总线，专长装载&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;人用的 IDE 对 Agent 过宽（任意快捷键）又过窄（没有「运行测试并返回失败切片」这种原语）。&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2024/swe-agent/&#34;&gt;SWE-agent&lt;/a&gt; 的 Agent-Computer Interface 按循环裁剪编辑 / 导航 / 测试。动作空间是设计物。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2024/computer-use/&#34;&gt;Computer Use&lt;/a&gt;（2024-10）把观察换成截屏，动作换成鼠标键盘。副作用在 GUI 进程，错误不可逆、难回滚。&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2024/osworld/&#34;&gt;OSWorld&lt;/a&gt; 量的就是这类。&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2025/operator/&#34;&gt;Operator&lt;/a&gt; 给 Agent 独立浏览器，把预览收成产品；可靠度仍是预览级。视觉核心（GPT-4o）是输入前提，点击策略是另一层。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2024/mcp/&#34;&gt;MCP&lt;/a&gt;（2024-11）把「每个模型厂商一份 JSON tool 表」换成模型↔资源的开放协议。它不管循环、不管停机。2024 年 server 少、热度低；&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2025/mcp-adoption/&#34;&gt;2025 年多家接入&lt;/a&gt; 后才成为默认插槽。对照前传 &lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/before2022/early-concepts/fipa-acl/&#34;&gt;FIPA ACL&lt;/a&gt;：先写标准再等生态可以空转；MCP 是产品已存在、再收成事实协议。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2025/agent-skills/&#34;&gt;Agent Skills&lt;/a&gt; 用目录装脚本、约定和领域步骤，运行时按需加载。通用核心不变，动作清单晚绑定。它不是 RPC，是可版本化的专长包。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;云端 &lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2025/openai-codex/&#34;&gt;Codex&lt;/a&gt;：一任务一沙箱，可并行、可开 PR。&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2025/claude-code/&#34;&gt;Claude Code&lt;/a&gt;：本机仓库 + shell。副作用的默认对象变成「一份可测的工作副本」，而不是聊天附件。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;2026主体与供给&#34;&gt;2026：主体与供给&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;动作接口够用之后，问题是名义和就绪。&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2026/cowork/&#34;&gt;Cowork&lt;/a&gt; 把循环接到文件夹，主体仍是用户。&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2026/openclaw/&#34;&gt;OpenClaw&lt;/a&gt; 经自托管网关操作本机，权限面等于机器本身，暴露面进入主线。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2026/claude-tag/&#34;&gt;Claude Tag&lt;/a&gt; 在频道里跑与 Claude Code on the web 同类的短寿沙箱。&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2026/agent-identity/&#34;&gt;Agent identity&lt;/a&gt; 的命题是：异步多驾驶员下 &lt;code&gt;act as the user&lt;/code&gt; 在授权、审计、回放上都不闭合，需要 Agent 主体、proxy 与 bundle。&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2026/specbox/&#34;&gt;SpecBox&lt;/a&gt; 把沙箱冷启动放进循环的关键路径：意图预热、预取、缓存。环境未就绪，Action 只能阻塞——这是执行层，不是模型层。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;本条的边界&#34;&gt;本条的边界&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;本条区分 Agent 与聊天。schema、沙箱、GUI、MCP、Skills、身份，都在扩大合法副作用集合或收紧执行边界。任一接口单独存在，只是 I/O。动作由核心选择，嵌入循环，回执成为下一步条件。2023 解决可解析调用与代码隔离；2024–2025 解决开放工具总线和屏幕；2026 解决「以谁的名义、在是否已就绪的沙箱里」。Agent 在这些接口被同一运行时驱动之后成立，不在协议发布日成立。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;../feedback-then-decide/&#34;&gt;反馈后再决策&lt;/a&gt; 写回执如何成为下一条件，以及完成如何被独立测量。&lt;/p&gt;

      </description>
    </item>
    
    <item>
      <title>Definition: 反馈后再决策：观察通道与完成判据</title>
      <link>https://skyao.net/learning-ai-agent/definition/history/feedback-then-decide/</link>
      <pubDate>Tue, 15 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      
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      <description>
        
        
        &lt;p&gt;开环生成：解码结束即停。单次工具调用：把返回值转述给用户即停。本条要求闭环：Action 的结果成为下一步的条件，直到目标谓词为真、失败，或人打断。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;两层不要并成一层。&lt;/p&gt;
&lt;table&gt;
&lt;thead&gt;
&lt;tr&gt;
&lt;th&gt;层&lt;/th&gt;
&lt;th&gt;在系统内的位置&lt;/th&gt;
&lt;th&gt;回答的问题&lt;/th&gt;
&lt;/tr&gt;
&lt;/thead&gt;
&lt;tbody&gt;
&lt;tr&gt;
&lt;td&gt;观察通道&lt;/td&gt;
&lt;td&gt;宿主把 stdout、HTTP body、截屏、测试日志写入下一轮提示&lt;/td&gt;
&lt;td&gt;模型是否根据真实世界改主意&lt;/td&gt;
&lt;/tr&gt;
&lt;tr&gt;
&lt;td&gt;完成判据&lt;/td&gt;
&lt;td&gt;基准、CI、环境断言，独立于模型自述&lt;/td&gt;
&lt;td&gt;整段轨迹是否交付&lt;/td&gt;
&lt;/tr&gt;
&lt;/tbody&gt;
&lt;/table&gt;
&lt;p&gt;ReAct 的 Observation 是第一层。SWE-bench 一类是第二层。没有第一层，循环在自言自语；没有第二层，星标和 demo 会代替完成率。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;通道先于仓库级尺子&#34;&gt;通道先于仓库级尺子&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2022/chain-of-thought/&#34;&gt;CoT&lt;/a&gt; 无环境通道。&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2022/react/&#34;&gt;ReAct&lt;/a&gt; 把检索片段、仿真器状态、页面文本标成 Observation，下一步 Thought 以它为条件。解析仍脆弱，环境是论文集，但闭环语义已经写全。&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2022/pal/&#34;&gt;PAL&lt;/a&gt; 的通道是解释器返回值。&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/before2022/webgpt/&#34;&gt;WebGPT&lt;/a&gt; / &lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2022/sparrow/&#34;&gt;Sparrow&lt;/a&gt; 的通道是页面，谓词是「给出带引用的答案」。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/before2022/humaneval/&#34;&gt;HumanEval&lt;/a&gt;（2021）把执行引入评价：pass@k 看测试，不看流畅度。对象是函数，不是 issue。它给第四条提供「用副作用结果打分」的早期形态，覆盖面不够支撑编码 Agent 叙事。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;2023通道进入产品仓库谓词打到接近零&#34;&gt;2023：通道进入产品；仓库谓词打到接近零&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2023/code-interpreter/&#34;&gt;Code Interpreter&lt;/a&gt; 消费真实执行：图、表、异常栈进入下一轮。任务偏分析，环境是单沙箱，不是任意 monorepo。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2023/swe-bench/&#34;&gt;SWE-bench&lt;/a&gt;（2023-10）的谓词是：在真实 issue 对应的测试上通过。公开系统接近零分。AutoGPT 类在第一层上转，在第二层上失败。从此「会转」和「能交」分列。忽略第二层，传播指标会系统性高估。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;20242025尺子收紧通道按模态分叉&#34;&gt;2024–2025：尺子收紧，通道按模态分叉&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;原版 SWE-bench 含不可解与含混题。&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2024/swe-bench-verified/&#34;&gt;Verified&lt;/a&gt;（500 道经确认可解）成为默认集。与 2023 分数不可横比：分母变了。刷 Verified 也不等于生产交付——分布、污染、脚手架都不同。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2024/osworld/&#34;&gt;OSWorld&lt;/a&gt; 的谓词在桌面状态。&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2024/computer-use/&#34;&gt;Computer Use&lt;/a&gt; 的观察是像素，错误是点错按钮。测试失败可局部重跑；GUI 副作用回滚成本高。两条通道的信噪比不可互换。厂家自报 OSWorld 截图分处于低区间，与编码线后来的 Verified 分数不在同一数量级。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2025/terminal-bench/&#34;&gt;Terminal-Bench&lt;/a&gt; 断言最终容器状态，针对 CLI 运行时。&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2025/swe-bench-pro/&#34;&gt;SWE-bench Pro&lt;/a&gt; 加长、抗污染。GPT-5 在 Verified 上厂商自报 74.9%，在 Pro 统一脚手架上约 23%。同一决策核心，谓词变硬，完成率塌缩。用单一榜读「已可无人值守」不成立。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;编码运行时（&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2025/claude-code/&#34;&gt;Claude Code&lt;/a&gt;、云端 &lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2025/openai-codex/&#34;&gt;Codex&lt;/a&gt;）把第一层做成默认：跑测试、读失败、再 patch。计算机使用线的第一层（屏）已通，第二层分数仍低。Deep Research 的通道是检索文档，谓词是带引用的成稿，不是仓库绿。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;2026观察的可见性与轨迹成本&#34;&gt;2026：观察的可见性与轨迹成本&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;循环跨小时之后，观察还有消费者：同事、审计、调度器。&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2026/claude-tag/&#34;&gt;Claude Tag&lt;/a&gt; 以线程为 session，旁观是产品能力，不是日志边车。&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2026/aries/&#34;&gt;Aries&lt;/a&gt; 把轨迹（推理、工具、沙箱、KV）当成计费与容量单位：回执膨胀工作集，存储和隔离成为约束。组织侧缺少等价于 SWE-bench 的「频道任务」谓词——系统闭环了，治理闭环还没有。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;四条同时接通的节点&#34;&gt;四条同时接通的节点&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;按要素拆，是为了避免把发布会写成诞生。可核对的重合如下。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;2022-10 协议层重合。&lt;/strong&gt; ReAct 在文本协议里同时写出核心、循环、动作、观察。执行靠解析，环境是基准，无产品级沙箱，无仓库谓词。同年 ChatGPT 只接通核心与对话，按定义排除。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;2023 形态重合，谓词失败。&lt;/strong&gt; AutoGPT 接通四条；SWE-bench 显示完成率不可用。Function Calling 稳定动作解析，Code Interpreter 把执行观察引进消费级沙箱。路径存在，交付不存在。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;2024 出现可引用谓词，以及两类环境。&lt;/strong&gt; 长窗口 / 视觉加强核心；ACI 与 Computer Use 给出专用动作集；Verified / OSWorld 给出尺子。Devin、SWE-agent 四条成立；全量复现与子集营销必须分开记。MCP 当年只接通工具总线，不接通循环。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;2025 编码运行时把最小循环做成日用原语。&lt;/strong&gt; 读树、改文件、跑测试、再决策，弱自主（人可打断）仍满足定义。检索型、浏览器型产品同年接通四条，第二层弱于编码。框架（自建循环）和运行时（内置循环）在这一年必须分列，否则会把 LangChain 和 Claude Code 写成同类。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;2026 个体任务上四条是默认配置；延伸发生在主体与供给。&lt;/strong&gt; Cowork / Tag / OpenClaw 换环境，不换最小循环。身份、bundle、沙箱调度是第三、四条在组织尺度的约束：以谁的名义产生副作用，谁消费观察。不是第五要素。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;核心（2022 对话接口之后可分发）、循环（协议 2022-10，运行时 2025）、动作（schema 2023，总线与 GUI 2024–2025）、观察（协议内 2022-10，仓库谓词 2023-10）不同步。AI Agent 是四条在同一软件系统中同时为真的配置，不是其中一条的发布日期。年份表与原文见&lt;a href=&#34;https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/&#34;&gt;时间线&lt;/a&gt;。&lt;/p&gt;

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