ByteDanceのエンジニアが、長期実行型AIエージェント用にLoopXをオープンソース化

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バイトダンスのエンジニア、黄瑞騰は、長期にわたるAIエージェントの制御システム「LoopX」をオープンソース化しました。LoopXは、CodexやClaude Codeのようなエージェントが、数日間にわたりタスクの継続性を維持し、中断にも対応できるように支援します。実際のタスク実行時間はそれぞれ220.7時間と272.9時間に達しています。LoopXは、目標、ToDoリスト、権限をモデルのコンテキスト外部に保存することで、再起動やモデル変更後にもエージェントを再開可能にします。黄が共同開発したOpenVikingはメモリとスキルを管理し、LoopXはタスク進捗を管理します。このシステムはコード修正、AutoML、長期研究に使用されています。暗号資産取引でTA(テクニカル分析)を使用するトレーダーにとって、このようなツールはサポートラインとレジスタンスラインの分析を自動化するのに役立つ可能性があります。

動察 Beating の監測によると、バイトダンスのAML高級機械学習エンジニアでOpenVikingのコアコントリビューターである黄瑞騰(ホアン・ルイテン)がLoopXをオープンソース化しました。LoopXは、長期間にわたるAgentのための制御システムであり、CodexやClaude CodeなどのAgentが、複数日をまたぎ、複数回中断された後も、元の目標に基づいて継続的に作業を進められるようにします。LoopXは、220.7時間と272.9時間にわたる2つの実際のタスクトラジェクトリを公開しています。この期間中、複数回の実行、待機、人間による判断、モデル切り替え、タスク復元が行われましたが、Agentは依然として現在の目標、既存の証拠、次に取るべき行動を再取得できました。LoopXは、目標、ToDo、権限、証拠、待機条件をモデルのコンテキストの外に配置します。Agentは毎回小さなステップのみを実行し、結果を検証した後に状態を書き戻します。セッションを変更しても、モデルを変更しても、プログラムを再起動しても、最新の進捗から継続できます。黄瑞騰が開発に参加したOpenVikingは、Agentの記憶、資料、スキルの保存と検索を担当し、LoopXはタスクの進捗管理、次の行動の決定、人間の判断が必要なタイミングの管理を担当します。前者は長期記憶に似ており、後者はプロジェクトマネージャーと実行可能なボードに似ています。現在、LoopXはコード問題の自動修復、AutoML実験、長期研究に使用されています。

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