Loop pertama Anda yang dapat memperbaiki diri sendiri mengajarkan Anda keterampilan nyata, memisahkan pembangun dari penilai, menjadikan kondisi berhenti sebagai logika yang sebenarnya, dan menguji terhadap tugas-tugas yang tidak bisa diselesaikan! Semua itu tidak mempersiapkan Anda untuk apa yang terjadi pada lima loop. Kegagalan pada skala besar bukanlah kegagalan loop, melainkan kegagalan portofolio. Setiap loop tampak baik secara individu, sementara sistem keseluruhan bergerak menjauh, menghabiskan terlalu banyak, atau diam-diam menghasilkan sampah di sudut yang telah Anda berhenti periksa. Perhatian tidak dapat diskalakan secara sama seperti saat hanya satu loop. Biaya bertambah secara tak terlihat ketika setiap loop melaporkan hijau, tetapi jumlah totalnya mengkhawatirkan. Ini menghancurkan disiplin tepat untuk menjalankan beberapa loop agen tanpa kehilangan kendali atas salah satunya. Simpan sebagai bookmark agar Anda tidak kehilangannya! Ikuti @neil_xbt untuk informasi lebih lanjut tentang skalabilitas sistem agen AI.