ByteDance AML Senior Machine Learning Engineer und Kernbeitragender von OpenViking, Huang Ruiteng, hat LoopX als Open Source veröffentlicht, um ein Kontrollsystem für langfristige Agenten bereitzustellen. LoopX ermöglicht es Agenten wie Codex und Claude Code, ihre ursprünglichen Ziele auch nach mehrtägigen Aufgaben und mehreren Unterbrechungen weiter zu verfolgen. LoopX hat bereits zwei reale Aufgabenverläufe veröffentlicht, die 220,7 und 272,9 Stunden umfassen und währenddessen mehrere Ausführungen, Wartezeiten, menschliche Bewertungen, Modellwechsel und Aufgabenwiederherstellungen durchlaufen haben. Der Agent kann das aktuelle Ziel, vorhandene Beweise und den nächsten Schritt wiederfinden. Das System platziert Ziele, To-Dos, Berechtigungen, Beweise und Wartebedingungen außerhalb des Modells, sodass der Agent bei jedem Schritt nur einen kleinen Fortschritt macht, das Ergebnis überprüft und dann den Status aktualisiert. Egal ob bei einem Sitzungswechsel, Modellwechsel oder Programmneustart, der Agent kann vom neuesten Fortschritt aus fortfahren. OpenViking, an dessen Entwicklung Huang Ruiteng beteiligt war, ist dafür verantwortlich, die Erinnerungen, Daten und Fähigkeiten des Agenten zu speichern und abzurufen, während LoopX den Fortschritt der Aufgaben, die nächsten Schritte und den Zeitpunkt menschlicher Bewertungen verwaltet. Derzeit wird LoopX zur automatischen Behebung von Codeproblemen, für AutoML-Experimente und langfristige Forschung eingesetzt.
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