Инженер ByteDance открыл исходный код LoopX для долгосрочных ИИ-агентов

Согласно наблюдениям Beating, Хуан Руйтэн, старший инженер-машинального обучения по AML в ByteDance и ключевой вкладчик OpenViking, открыл исходный код LoopX — системы управления для долгосрочных агентов, позволяющей агентам, таким как Codex и Claude Code, продолжать выполнение задачи с того места, где она была прервана, даже если задача длится несколько дней и включает множество перерывов. LoopX уже опубликовал две реальные траектории задач, продолжавшиеся 220,7 и 272,9 часа соответственно. В течение этого времени происходило множество циклов выполнения, ожидания, ручной оценки, переключения моделей и восстановления задачи — при этом агенты успешно восстанавливали текущую цель, имеющиеся доказательства и следующий шаг. LoopX выносит цель, список задач, права доступа, доказательства и условия ожидания за пределы контекста модели. Каждый раз агент выполняет лишь небольшой шаг, проверяет результат и записывает состояние обратно. При смене сессии, модели или перезапуске программы выполнение может быть возобновлено с последнего сохранённого прогресса. OpenViking, над которым работал Хуан Руйтэн, отвечает за сохранение и извлечение памяти, данных и навыков агента; LoopX управляет тем, на каком этапе находится задача, что делать дальше и когда требуется вмешательство человека. Первый похож на долгосрочную память, второй — на проектного менеджера и исполнительную доску. В настоящее время LoopX используется для автоматического исправления проблем с кодом, AutoML-экспериментов и долгосрочных исследований.