AI Loop Engineering 每日深度播客

本期追踪 LangChain 在 Deep Agents 中引入的动态子 Agent，拆解为什么把长任务调度写成代码，会提升覆盖率、压住上下文膨胀，同时带来新的审批和观测要求。

本期把时间窗扩大到近一周，追踪一篇关于多 Agent 辩论与 TS-RAG 的 arXiv 论文，拆解标准语义检索如何让 Agent 长循环跑偏，以及团队如何用状态诊断、结构检索和轨迹评估降低连锁失败。

本期追踪 Postman、Platform Engineering 与 LangChain 在六月二十五日前后的公开材料，拆解为什么生产级 Agent 的瓶颈正在从模型选择转向 API 契约、身份治理、观测与评估闭环。

本期追踪 Regolo 在六月二十四日发布的一份 Thinker-Worker-Verifier 参考实现，拆解它为什么把「自我改进 Agent」从一句口号，收敛成一个可观测、可终止、可评估的工程循环。

本期追踪 Google Cloud 把 Agent 安全 findings、网关、观测与权限治理串成运营闭环的最新更新，拆解它对生产 Agent 的安全架构和团队落地有什么影响。

本期追踪 OpenAI Daybreak 在六月二十二日扩展 Codex Security、GPT-5.5-Cyber 和 Patch the Planet，把安全 Agent 的工程重点从发现漏洞推到验证、修补、审查与追踪的完整循环。

本期追踪 LangChain 的 The Art of Loop Engineering：Agent 工程正在从单个工具调用循环，扩展为验证、事件触发、生产 trace 反哺和人类经验复用组成的多层循环。

本期追踪 Google Research 与 Google Cloud 推出的 Gemini Enterprise Agent Platform Agentic RAG / Cross Corpus Retrieval，解释它为什么把 RAG 从一次检索改造成一个可检查、可回退的工程循环。