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Wayen
@wayen_ai
04 年工科大四 正在用 AI Agent 把学习、求职和副业做成自动化工作流 真实实测 / 翻车公开 / 工具排雷 / 工作流教学 AI 自动化|校园副业|求职提效
加入 May 2020
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爆肝整理,Graph Engineering 完整五步教程 👇👇 Loop Engineering 的继任者,把单线循环升级成并行图网络,一个窗口跑 1000+ Agent。 1:核心认知 单循环只能优化一个指标,容易掉进 Goodhart 陷阱。 Graph = 节点(一个Agent干一件事)+ 边(节点之间的数据依赖)。 把"先A再B"改成"A和B能并行就并行",宽度决定速度。 2:找到真正的边 每次写"然后"时问自己:下一步真的需要上一步的输出吗? 不需要 → 砍掉等待,直接并行。 你的"顺序执行"脚本,本质上就是个最寒酸的图——链式结构,一卡全卡。 3:上手实战 前置:Claude Code v2.1.154+,Pro/Team/Enterprise 开动态工作流。 粘贴一个prompt:"审计 src/routes/ 下所有路由文件的权限校验,每个文件开一个Agent,分别验证,最多20个文件。" Claude 自动生成编排脚本,确认后跑起来。一个命令 → 十几个Agent并行 → 一份汇总报告。 中间结果存在脚本变量里,不污染你的会话上下文。 4:两个最容易翻车的地方: ① 图自说自话:让Agent检查自己的工作,它永远给自己高分。必须用独立节点验证,带独立上下文,检查真实信号(比如测试是否真的跑了)。 ② Agent互相踩脚:两个Agent同时写同一个文件=灾难。每个Agent必须有自己的隔离工作区(git worktree),结果合并策略提前定好。 5:六个可以直接套的图结构 - 安全扫描:每个文件一个Agent + 独立验证节点 - 深度研究:拆成多个角度并行搜索,Agent之间互相反驳再汇总 - 模块迁移:逐个文件迁移,测试做门禁 - 对抗性代码审查:小改动一票过,大改动全并行审计 - 定时生态扫描:存成模板,定时重跑 - 未知规模发现:并行探索,两轮没新东西就停 6:让图保持诚实 图本身不保证真相。必须锚定不可争辩的节点: - 真正跑过的测试(不是"应该能过") - 基于证据的验证器 - Agent永远不能改的冻结规则 感谢 @0xCodila 的完整教程。
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