AI工作流正在从概念走向落地
当前AI领域最值得关注的核心趋势，并非某个模型的性能评分，而是"AI技术逐步融入实际业务流程"。Codex正尝试将演示操作转化为可重复使用的工作流，Google AMIE从单次诊断向慢性病管理延伸，Kimi K2.7 Code持续聚焦长周期编程代理。与此同时，Cursor将编程代理推入长期自动化循环，indium供应链也向我们揭示：AI一旦进入生产环境，工作流程、运营成本和基础设施将成为企业竞争的关键要素。OpenAI在6月18日的Codex更新日志中发布了Codex app 26.616版本，新增mac
AI 新范式：普通人三年自救之 Loop 工程指南
发布日期：2026 年 6 月 7 日核心议题：从“提示智能体”进化至“设计循环”所谓 Loop Engineering（循环工程），本质是将“作为提示者的人类”替换掉。你需要构建一套系统，由它来执行这项任务。此处的 loop，可视为一种递归目标：你设定一个终点，随后让 AI 持续迭代，直至达成。我坚信，这或许将成为我们未来驾驭 coding agents 的主流模式。当然，目前尚处早期阶段。对此我仍存疑虑，且务必警惕 token 成本。资源丰富与否，将导致使用模式天差地别。因此，我想深入拆解：它究竟为何