把 Karpathy 关于智能体（Agent）的想法拆到最后，其实就一句话：

模型不是智能体，循环才是。

大多数人盯着"怎么让大模型更聪明"，但真正能干活儿的智能体，靠的是架构：

观察 → 规划 → 执行 → 评估 → 更新记忆 → 再来一轮

每一步各管一件事：① 观察：把对的上下文拉进来② 规划：把目标拆成动作③ 执行：调工具、调 API④ 评估：核对到底发生了什么⑤ 记忆：留下对下一轮有用的东西

关键不在单次回答多漂亮，而在系统不停下来——每跑一轮都产生新状态、新反馈，下一轮决策就更好一点。

聊天机器人和能扛长线任务、越用越强的智能体之间，差的就是这个闭环。

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