🌟 LoopX: надстройка, которая хранит цель и состояние агента вне его памяти
Хуан Жуйтэн, инженер ByteDance и участник разработки OpenViking, выложил в открытый доступ LoopX - инструмент для управления длинными задачами ИИ-агентов.
Сам LoopX агента не запускает и не заменяет Codex, Claude Code или Cursor. Рядом с ними он держит отдельный слой данных: цель работы, границы полномочий, очередь задач, собранные подтверждения, расписание запусков и точки, где требуется решение человека.
С LoopX агент делает один короткий шаг, результат проверяют, и только после этого он попадает в общее состояние. Работу потом можно продолжить с другой машины, в новой сессии или на иной модели.
В подтверждение Хуан опубликовал две реальные траектории длиной около девяти и одиннадцати суток.
Речь о календарном сроке жизни задачи, а не о девяти сутках непрерывной работы модели и не о работе без присмотра. Внутри - множество пауз, человеческих решений и записей результата.
По словам автора, агент по ходу дела может дописать себе недостающую возможность, выпустить новую версию инструмента и продолжить прежнюю задачу уже с ней.
📌Лицензирование: MIT License
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Agents #Loopx #Github
Хуан Жуйтэн, инженер ByteDance и участник разработки OpenViking, выложил в открытый доступ LoopX - инструмент для управления длинными задачами ИИ-агентов.
Сам LoopX агента не запускает и не заменяет Codex, Claude Code или Cursor. Рядом с ними он держит отдельный слой данных: цель работы, границы полномочий, очередь задач, собранные подтверждения, расписание запусков и точки, где требуется решение человека.
Проблема известная - у языковой модели ограничена память в пределах одного разговора, и через несколько дней, перезапусков и смен модели агент теряет нить.
С LoopX агент делает один короткий шаг, результат проверяют, и только после этого он попадает в общее состояние. Работу потом можно продолжить с другой машины, в новой сессии или на иной модели.
В подтверждение Хуан опубликовал две реальные траектории длиной около девяти и одиннадцати суток.
Речь о календарном сроке жизни задачи, а не о девяти сутках непрерывной работы модели и не о работе без присмотра. Внутри - множество пауз, человеческих решений и записей результата.
По словам автора, агент по ходу дела может дописать себе недостающую возможность, выпустить новую версию инструмента и продолжить прежнюю задачу уже с ней.
Для запуска нужен Python 3.11 или новее и macOS либо Linux, сторонних библиотек проект не требует.
📌Лицензирование: MIT License
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Agents #Loopx #Github