Xudong Han
@Xudong07452910
🎓PhD ing @ University of Sussex | LLM & AI Agents
📖AI Agent Product Development
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参加 November 2020
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推荐一个维护 AGENTS.md 的思路，觉得还蛮实用的。
题目也很吸引人：AGENTS.md其实是一个神经网络。
很多人的做法都是 Agent 犯一次错，就往 AGENTS.md 里补一条规则。
时间久了文件越来越长，旧规则没删，新规则继续加，最后 Agent 每次都要读一堆已经没什么用的东西。
这篇文章换了个思路：
把项目级 AGENTS.md 当成一个需要「训练」的神经网络。
每一次 Claude Code / Codex session 都是一次 forward pass。
Agent 走过的弯路和被你纠正的地方就是 loss，再定期从这些真实 session 里提取问题，小幅更新 AGENTS.md，相当于做一次 backward pass。
而且要给它固定 Token budget，新增一条规则，就要考虑删掉或移走什么。
作者还直接开源了一个 backpass 工具来自动做这件事。
我还是很喜欢这个思路的。
AGENTS.md 真的不该靠感觉越写越长，而是应该根据 Agent 真正干过的活，一点点「训」出来。
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