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面向自我改进系统的智能体内核

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BX-System ：一种智能体内核，能生成自己的工具，依据预期结果对其进行验证，并从结果中学习。

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原则

智能体内核架构：完整指南
Agent Kernel 与 Agent Framework 对比
BX-System 与 LangGraph 对比：Kernel 与 Framework
如何评估 Agent Kernel：6 点检查清单
什么是 Agent Kernel？
声明式流程与命令式脚本
实施指南：用 SHA-256 签名工具
如何构建声明式流程
一个 Cycle：生成、验证、记录、更新
Agent 如何生成自己的工具
结果验证：预期与实际
如何验证 Agent 输出
策略权重：结果如何改变行为
0 到 1 之间的 Reward：设计裁定标尺
未声明的工具调用：当工具被凭空发明
AST Engine：基于规则的代码修复
为什么 LLM 生成的代码在生产中失败
为生成的代码定义修复规则
Kill Switch 与隔离上下文
核心模块的仅 RAM 执行
用 AES-GCM 加密工具包
Stable State：Kernel 返回的状态
暂停和恢复自主 Kernel
工作流上下文与记忆状态
运行之间的上下文丢失
不靠猜测衡量效率
常开 Agent 的成本
无需新代码的行为改变
为什么仅提示的 Agent 在规模化时崩溃
未验证的自动化：静默失败
为什么 AI Agent 永远循环
持续运行
自我保护
适应
自动修复
效率
一页纸上的五条运行原则
用 SHA-256 签名每个工具
角色档案：提示前缀、偏置、路由

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