童冰 浙江创邻科技有限公司 高级算法专家

关于优化 token，本文或许能够提供一些经验和参考

一个基于Vue 3 + FastAPI + LangGraph的全栈AI应用实践，从框架搭建到多模态Agent，完整覆盖AI音频内容创作的方方面面。

完整可落地的工程闭环。

把线上调控的「收」与「放」交给 LLM Agent：大模型负责态势理解与方向性决策，确定性代码负责数值计算与安全约束。三代架构演进实录。

把业务运营的判断方法外化为可管理的 Skills，用「生产稳定、旁路进化」的非对称机制让供给质量治理持续变好。

小红书和NVIDIA联手，探索大 Beam 生成的性能上限

本文介绍 AgentLoop 经验自进化实践：从运行轨迹自动挖掘成功与失败模式，经 Skill 召回并注入上下文。文章详解接入验证流程，并通过消融实验优化召回策略，降低耗时、成本、Token 消耗和工具调用，让 Agent 持续迭代。

Agent 上线的那一刻，真正的考试才开始：上线只是起点，持续调优才是关键。本文用一小时实操带你看 AgentLoop 如何把接入、评估、实验、经验库串成数据飞轮，以专家驱动与全自动经验挖掘，让 Agent 越转越聪明。

本文介绍AgentLoop基于OTel协议与探针的数据接入体系，涵盖通用Agent一键接入、框架SDK集成、高代码注解埋点和eBPF无侵入四种方案，并以客服Agent为例，演示旁路采集、配置生效及观测页验证的完整链路。