互联网俊才
08-05
AI风口还在，主力你就洗吧，我看你能洗多久
$明略科技-W(02718)$
@研财投资圈：
Octo Loop上线：让长任务跑出聊天框
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Loop上线：让长任务跑出聊天框","html":"<html><head></head><body><p>单个 Agent、单次对话、几分钟跑完的任务，在聊天窗口里体验顺畅。但当任务拉长到数小时、需要多个执行者协作，或者人要中途离开再回来时，问题就出现了：上下文散在几百条消息里，哪个任务正在执行、哪个在等人、哪个已经交付，很难一眼看清；调好的指令、技能和外部系统连接，也常常只留在某个人的终端或账号里，难以复用。</p>\n<p>这些问题不只由模型能力决定。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">当 Agent 从“写一段文案”的轻量工具，走向持续数小时的调研、开发和数据分析，对话窗口作为唯一承载形态的局限就会显现。它适合沟通、讨论和探索，却不适合作为长程任务的唯一执行载体。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">用聊天记录追踪长任务，就像只靠工作群管理项目：能聊，但很难持续回答“谁在负责、现在到哪、卡在哪里、结果在哪”。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">真正影响 Agent 能不能把事情做成的，不只是单轮 Prompt，而是任务从创建到交付之间的回路怎样设计。需要让任务成为协作的中心，而不再让任务状态依附于消息流。</p>\n<p>8月3日，明略科技Octo正式上线Loop功能 —— 一个以任务为中心的Agent协作空间。它让一件工作成为有目标、有负责人、有状态、有执行过程和交付结果的独立任务：对话用于讨论和决策，Loop 用于推进、跟踪与验收。</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6a2e84f661a85e023e1a2f7f1a95e61f\" tg-width=\"726\" tg-height=\"360\"></p>\n<h2>Loop是什么</h2>\n<p style=\"text-align: left;\">Loop 是一个以任务为中心的 Agent 协作空间。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">进入 Loop 后，工作就不再只是一条埋在聊天记录里的消息，而会成为一个个有目标、有负责人、有状态、有执行过程和交付结果的独立任务，可以分配给成员、专家或专家团。专家/专家团在指定运行时中执行，状态、日志和结果持续留在任务中。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">一项任务通常沿着下面的路径推进：</p>\n<p style=\"text-align: left;\">· 创建与分配：写清任务目标、背景、约束和验收标准，并设置负责人、项目、优先级和截止时间。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">· 执行与记录：专家依据自身的指令、技能和工具连接执行任务；执行状态、关键日志和结果统一保存在任务中。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">· 求助与确认：缺少信息、权限或人工判断时，任务进入“需要协助”；结果提交后进入“待确认”，由人或接入 Octo CLI 的助理检查。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">· 反馈与继续：如果结果不符合要求，人可以补充明确意见，让执行者继续处理；符合要求后，确认任务完成。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">Loop 当前提供的，是一条可追踪、可反馈、可继续的任务路径。它让人能够看见任务的状态是已经开始、正在执行、等待确认，还是需要协助，同时也为团队维护专家配置、沉淀技能，以及复用工作方法留下结构化原料。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">Loop 与一次性对话的区别在于：对话承载讨论，Loop 承载从委托到验收的完整任务过程。</p>\n<h2>对话归对话，任务归任务</h2>\n<p style=\"text-align: left;\">Loop 可以承接从 IM 讨论中收敛出来的工作，也可以由人直接创建，或由自动化触发。</p>\n<p>在对话中，大家可以先把目标聊清楚、把分歧聊透。讨论收敛后，再把它整理成任务：在任务描述中写清目标、背景、约束和验收标准，选择负责人、项目、优先级和截止时间。如果助理已经接入 Octo CLI，并获得相应的工作区权限，也可以由它整理对话上下文、创建任务，并分配给专家或专家团。</p>\n<p>任务创建后，就可以在 Loop 中独立推进。任务详情保存状态、执行日志、评论、结果和附件。预先配置完成回执或群消息推送后，还可以把待确认、需要协助、失败等关键变化送回 IM，让人回到原来的业务语境继续判断，而不必一直守着 Loop 页面。</p>\n<p>参与Loop协作的角色分三类：</p>\n<p style=\"text-align: left;\"><strong>01 助理：连接在 IM 中的长期智能体 </strong></p>\n<p>在 Octo 的语境里，助理通常指接入 IM、能够长期运行并保存用户语境的 Agent。</p>\n<p>它可以基于 OpenClaw、Hermes Agent 等智能体框架构建。和主要用于执行单次任务的 Runtime 相比，这类 Agent 更强调长期记忆：它持续理解用户、团队和对话的历史背景，知道正在讨论什么，也能够逐渐形成对用户工作方式的理解。</p>\n<p>助理通常常驻在 IM 中，是用户与 Agent 系统交互的入口。它可以参与讨论、理解上下文，并在讨论收敛后，通过 Octo CLI 在 Loop 中创建任务、分配执行者、查询进度、读取结果和补充反馈。</p>\n<p>它更像一个位于 Loop 外部的委托者和编排者：在 IM 中理解用户，在 Loop 中通过 CLI 发号施令，再把任务结果带回原来的对话语境。</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d0d1146d05efb5a37ae0f3187774489c\" tg-width=\"1648\" tg-height=\"974\"></p>\n<p style=\"text-align: left;\"><strong> 02 专家：连接在 Loop 运行时中的任务执行者</strong></p>\n<p style=\"text-align: left;\">专家是 Agent 接入 Loop 后承担的任务执行角色。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">一个 Agent 被连接到运行时，并在工作区中配置为专家后，就可以接收具体任务。它依据任务上下文、自身指令、技能和外部工具连接执行工作，并把状态、日志和结果留在任务中。Codex、Claude Code 等执行引擎通常以这种方式接入 Loop。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>专家和助理的区别在于：</strong></p>\n<p style=\"text-align: left;\">· 连接在哪里</p>\n<p style=\"text-align: left;\">· 获得什么上下文</p>\n<p style=\"text-align: left;\">· 是否承担具体任务</p>\n<p style=\"text-align: left;\">· 以长期语境还是单次任务为工作中心</p>\n<p style=\"text-align: left;\">我们认为，专家更适合聚焦于当前任务的上下文执行任务，助理则更适合用来理解用户、整理需求和协调工作。但这不是系统上的硬性规定，用户也可以把同一个 Agent 本体接入运行时，让它承担具体任务。</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3d32573867cfc13a98960dd4d064d73f\" tg-width=\"1663\" tg-height=\"909\"></p>\n<p><strong>03 专家团：Loop 内的任务组织机制</strong> </p>\n<p style=\"text-align: left;\">专家团不是一种新的 Agent，也不是多个 Agent 自动同时运行的广播机制。它是 Loop 工作区中的组织和路由对象。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">任务分配给专家团后，当前机制会先把任务路由交给领队。领队可以查看专家团成员的角色和技能，再根据需要显式创建子任务、点名其他专家参与，并最终负责收束和交付结果。</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3c112284cbcdf875b59fa376c90a40c1\" tg-width=\"1566\" tg-height=\"915\"></p>\n<p style=\"text-align: left;\">总的来说，助理解决的是谁在 IM 中长期理解用户并从外部编排任务的问题；专家解决的是 Loop 中承担具体任务的执行者问题；专家团解决的则是如何组织和协调多个任务执行者的问题。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">在这一分工之下，长程任务真正有了独立承载。Loop将任务从对话中剥离出来，为它赋予稳定的负责人、实时状态、完整日志和交付物。卡点在哪里、等待谁的输入、下一步做什么，都有据可查，任务的推进不再依赖人在聊天记录里手动翻找。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">专家能力也具备了维护和复用的基础。部门可以基于领域知识持续维护专家的指令、技能和外部系统连接，方法更新之后，所有调用这个专家的项目同步受益。个人调试出来的好用法，变成团队可复用的公共能力。</p>\n<h2>一些设计上的思考</h2>\n<p style=\"text-align: left;\">在研发Loop的过程中，我们有几点思考：</p>\n<p style=\"text-align: left;\"><strong>01 定义目标，不定义路径 </strong></p>\n<p style=\"text-align: left;\">传统拖拽式 Workflow 的思路，是在开始之前把每一步画好。它的前提是，人能够提前想清楚任务可能经过的所有路径，但真实工作经常会偏离预设流程。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">Loop 更强调先定义目标、约束和验收标准。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">专家在指令和权限范围内规划执行路径、调用工具并提交结果。遇到真正需要人判断的事情，再进入“需要协助”或“待确认”，由人补充条件后继续。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">但这并不意味着执行路径完全不受约束。高风险动作、外部写入、生产操作和不可逆决定，仍然需要明确的权限边界和人工确认。Loop 提供更灵活的执行空间，而不是取消约束。</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/44609f5e71968d0b792fab12348a42f0\" tg-width=\"1564\" tg-height=\"865\"></p>\n<p style=\"text-align: left;\"><strong>02 人是品鉴者，不是监工 </strong></p>\n<p style=\"text-align: left;\">如果人不盯每一步，怎么知道任务没在悄悄跑丢？这是我们被问得最多的问题。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">我们的回答并不是“AI足够可靠，所以大可放心”。恰恰相反，Loop 假设 Agent 会卡住、会出错、会遇到处理不了的情况。系统要做的事情是让这些状况尽早暴露，而不是悄无声息地埋在聊天记录里。每个任务有明确的负责人、任务状态、交付物，Webhook 可以把状态变化主动推送到 IM。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">这背后是我们对人在协作中位置的理解：人是品鉴者，不是监工。追着 Agent 问进度不该是人的工作，Loop 希望把人的注意力引导到需要判断的地方。</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5542ae09dbff30ab8d6b08939eb0d365\" tg-width=\"1510\" tg-height=\"845\"></p>\n<p style=\"text-align: left;\"><strong>03 任务是接力棒，不是待办清单 </strong></p>\n<p style=\"text-align: left;\">另一个容易产生的误解是把 Loop 当成加了AI的项目管理工具。二者看起来都有任务、有状态、有负责人，但本质完全不同。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">传统项目管理软件记录的是“谁应该做什么”，它是一个待办清单，任务创建后，人去执行，软件本身不产生结果。Loop 管理的则是人和Agent组成的协作系统。任务派出去之后，专家作为执行者会接单、调用工具、产出结果，遇到问题带着请示回来，人拍板之后继续跑，最终把结果交给人验收。</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3e717318da91c0a847ef200b73514347\" tg-width=\"1496\" tg-height=\"821\"></p>\n<p style=\"text-align: left;\">目前，Loop已在Octo正式上线。企业用户完成以下操作即可使用：在「我的」中添加电脑 → 注册运行时 → 接入正在使用的执行引擎 → 配置专家的指令和技能，即可开始使用。</p>\n<p><a href=\"https://laohu8.com/S/02718\">$明略科技-W(02718)$</a> <a href=\"https://laohu8.com/U/20722186463466\">@爱发红包的虎妞</a></p></body></html>","htmlText":"<html><head></head><body><p>单个 Agent、单次对话、几分钟跑完的任务，在聊天窗口里体验顺畅。但当任务拉长到数小时、需要多个执行者协作，或者人要中途离开再回来时，问题就出现了：上下文散在几百条消息里，哪个任务正在执行、哪个在等人、哪个已经交付，很难一眼看清；调好的指令、技能和外部系统连接，也常常只留在某个人的终端或账号里，难以复用。</p>\n<p>这些问题不只由模型能力决定。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">当 Agent 从“写一段文案”的轻量工具，走向持续数小时的调研、开发和数据分析，对话窗口作为唯一承载形态的局限就会显现。它适合沟通、讨论和探索，却不适合作为长程任务的唯一执行载体。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">用聊天记录追踪长任务，就像只靠工作群管理项目：能聊，但很难持续回答“谁在负责、现在到哪、卡在哪里、结果在哪”。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">真正影响 Agent 能不能把事情做成的，不只是单轮 Prompt，而是任务从创建到交付之间的回路怎样设计。需要让任务成为协作的中心，而不再让任务状态依附于消息流。</p>\n<p>8月3日，明略科技Octo正式上线Loop功能 —— 一个以任务为中心的Agent协作空间。它让一件工作成为有目标、有负责人、有状态、有执行过程和交付结果的独立任务：对话用于讨论和决策，Loop 用于推进、跟踪与验收。</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6a2e84f661a85e023e1a2f7f1a95e61f\" tg-width=\"726\" tg-height=\"360\"></p>\n<h2>Loop是什么</h2>\n<p style=\"text-align: left;\">Loop 是一个以任务为中心的 Agent 协作空间。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">进入 Loop 后，工作就不再只是一条埋在聊天记录里的消息，而会成为一个个有目标、有负责人、有状态、有执行过程和交付结果的独立任务，可以分配给成员、专家或专家团。专家/专家团在指定运行时中执行，状态、日志和结果持续留在任务中。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">一项任务通常沿着下面的路径推进：</p>\n<p style=\"text-align: left;\">· 创建与分配：写清任务目标、背景、约束和验收标准，并设置负责人、项目、优先级和截止时间。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">· 执行与记录：专家依据自身的指令、技能和工具连接执行任务；执行状态、关键日志和结果统一保存在任务中。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">· 求助与确认：缺少信息、权限或人工判断时，任务进入“需要协助”；结果提交后进入“待确认”，由人或接入 Octo CLI 的助理检查。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">· 反馈与继续：如果结果不符合要求，人可以补充明确意见，让执行者继续处理；符合要求后，确认任务完成。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">Loop 当前提供的，是一条可追踪、可反馈、可继续的任务路径。它让人能够看见任务的状态是已经开始、正在执行、等待确认，还是需要协助，同时也为团队维护专家配置、沉淀技能，以及复用工作方法留下结构化原料。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">Loop 与一次性对话的区别在于：对话承载讨论，Loop 承载从委托到验收的完整任务过程。</p>\n<h2>对话归对话，任务归任务</h2>\n<p style=\"text-align: left;\">Loop 可以承接从 IM 讨论中收敛出来的工作，也可以由人直接创建，或由自动化触发。</p>\n<p>在对话中，大家可以先把目标聊清楚、把分歧聊透。讨论收敛后，再把它整理成任务：在任务描述中写清目标、背景、约束和验收标准，选择负责人、项目、优先级和截止时间。如果助理已经接入 Octo CLI，并获得相应的工作区权限，也可以由它整理对话上下文、创建任务，并分配给专家或专家团。</p>\n<p>任务创建后，就可以在 Loop 中独立推进。任务详情保存状态、执行日志、评论、结果和附件。预先配置完成回执或群消息推送后，还可以把待确认、需要协助、失败等关键变化送回 IM，让人回到原来的业务语境继续判断，而不必一直守着 Loop 页面。</p>\n<p>参与Loop协作的角色分三类：</p>\n<p style=\"text-align: left;\"><strong>01 助理：连接在 IM 中的长期智能体 </strong></p>\n<p>在 Octo 的语境里，助理通常指接入 IM、能够长期运行并保存用户语境的 Agent。</p>\n<p>它可以基于 OpenClaw、Hermes Agent 等智能体框架构建。和主要用于执行单次任务的 Runtime 相比，这类 Agent 更强调长期记忆：它持续理解用户、团队和对话的历史背景，知道正在讨论什么，也能够逐渐形成对用户工作方式的理解。</p>\n<p>助理通常常驻在 IM 中，是用户与 Agent 系统交互的入口。它可以参与讨论、理解上下文，并在讨论收敛后，通过 Octo CLI 在 Loop 中创建任务、分配执行者、查询进度、读取结果和补充反馈。</p>\n<p>它更像一个位于 Loop 外部的委托者和编排者：在 IM 中理解用户，在 Loop 中通过 CLI 发号施令，再把任务结果带回原来的对话语境。</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d0d1146d05efb5a37ae0f3187774489c\" tg-width=\"1648\" tg-height=\"974\"></p>\n<p style=\"text-align: left;\"><strong> 02 专家：连接在 Loop 运行时中的任务执行者</strong></p>\n<p style=\"text-align: left;\">专家是 Agent 接入 Loop 后承担的任务执行角色。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">一个 Agent 被连接到运行时，并在工作区中配置为专家后，就可以接收具体任务。它依据任务上下文、自身指令、技能和外部工具连接执行工作，并把状态、日志和结果留在任务中。Codex、Claude Code 等执行引擎通常以这种方式接入 Loop。</p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>专家和助理的区别在于：</strong></p>\n<p style=\"text-align: left;\">· 连接在哪里</p>\n<p style=\"text-align: left;\">· 获得什么上下文</p>\n<p style=\"text-align: left;\">· 是否承担具体任务</p>\n<p style=\"text-align: left;\">· 以长期语境还是单次任务为工作中心</p>\n<p style=\"text-align: left;\">我们认为，专家更适合聚焦于当前任务的上下文执行任务，助理则更适合用来理解用户、整理需求和协调工作。但这不是系统上的硬性规定，用户也可以把同一个 Agent 本体接入运行时，让它承担具体任务。</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3d32573867cfc13a98960dd4d064d73f\" tg-width=\"1663\" tg-height=\"909\"></p>\n<p><strong>03 专家团：Loop 内的任务组织机制</strong> </p>\n<p style=\"text-align: left;\">专家团不是一种新的 Agent，也不是多个 Agent 自动同时运行的广播机制。它是 Loop 工作区中的组织和路由对象。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">任务分配给专家团后，当前机制会先把任务路由交给领队。领队可以查看专家团成员的角色和技能，再根据需要显式创建子任务、点名其他专家参与，并最终负责收束和交付结果。</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3c112284cbcdf875b59fa376c90a40c1\" tg-width=\"1566\" tg-height=\"915\"></p>\n<p style=\"text-align: left;\">总的来说，助理解决的是谁在 IM 中长期理解用户并从外部编排任务的问题；专家解决的是 Loop 中承担具体任务的执行者问题；专家团解决的则是如何组织和协调多个任务执行者的问题。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">在这一分工之下，长程任务真正有了独立承载。Loop将任务从对话中剥离出来，为它赋予稳定的负责人、实时状态、完整日志和交付物。卡点在哪里、等待谁的输入、下一步做什么，都有据可查，任务的推进不再依赖人在聊天记录里手动翻找。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">专家能力也具备了维护和复用的基础。部门可以基于领域知识持续维护专家的指令、技能和外部系统连接，方法更新之后，所有调用这个专家的项目同步受益。个人调试出来的好用法，变成团队可复用的公共能力。</p>\n<h2>一些设计上的思考</h2>\n<p style=\"text-align: left;\">在研发Loop的过程中，我们有几点思考：</p>\n<p style=\"text-align: left;\"><strong>01 定义目标，不定义路径 </strong></p>\n<p style=\"text-align: left;\">传统拖拽式 Workflow 的思路，是在开始之前把每一步画好。它的前提是，人能够提前想清楚任务可能经过的所有路径，但真实工作经常会偏离预设流程。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">Loop 更强调先定义目标、约束和验收标准。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">专家在指令和权限范围内规划执行路径、调用工具并提交结果。遇到真正需要人判断的事情，再进入“需要协助”或“待确认”，由人补充条件后继续。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">但这并不意味着执行路径完全不受约束。高风险动作、外部写入、生产操作和不可逆决定，仍然需要明确的权限边界和人工确认。Loop 提供更灵活的执行空间，而不是取消约束。</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/44609f5e71968d0b792fab12348a42f0\" tg-width=\"1564\" tg-height=\"865\"></p>\n<p style=\"text-align: left;\"><strong>02 人是品鉴者，不是监工 </strong></p>\n<p style=\"text-align: left;\">如果人不盯每一步，怎么知道任务没在悄悄跑丢？这是我们被问得最多的问题。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">我们的回答并不是“AI足够可靠，所以大可放心”。恰恰相反，Loop 假设 Agent 会卡住、会出错、会遇到处理不了的情况。系统要做的事情是让这些状况尽早暴露，而不是悄无声息地埋在聊天记录里。每个任务有明确的负责人、任务状态、交付物，Webhook 可以把状态变化主动推送到 IM。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">这背后是我们对人在协作中位置的理解：人是品鉴者，不是监工。追着 Agent 问进度不该是人的工作，Loop 希望把人的注意力引导到需要判断的地方。</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5542ae09dbff30ab8d6b08939eb0d365\" tg-width=\"1510\" tg-height=\"845\"></p>\n<p style=\"text-align: left;\"><strong>03 任务是接力棒，不是待办清单 </strong></p>\n<p style=\"text-align: left;\">另一个容易产生的误解是把 Loop 当成加了AI的项目管理工具。二者看起来都有任务、有状态、有负责人，但本质完全不同。</p>\n<p style=\"text-align: left;\">传统项目管理软件记录的是“谁应该做什么”，它是一个待办清单，任务创建后，人去执行，软件本身不产生结果。Loop 管理的则是人和Agent组成的协作系统。任务派出去之后，专家作为执行者会接单、调用工具、产出结果，遇到问题带着请示回来，人拍板之后继续跑，最终把结果交给人验收。</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3e717318da91c0a847ef200b73514347\" tg-width=\"1496\" tg-height=\"821\"></p>\n<p style=\"text-align: left;\">目前，Loop已在Octo正式上线。企业用户完成以下操作即可使用：在「我的」中添加电脑 → 注册运行时 → 接入正在使用的执行引擎 → 配置专家的指令和技能，即可开始使用。</p>\n<p><a href=\"https://laohu8.com/S/02718\">$明略科技-W(02718)$</a> <a href=\"https://laohu8.com/U/20722186463466\">@爱发红包的虎妞</a></p></body></html>","text":"单个 Agent、单次对话、几分钟跑完的任务，在聊天窗口里体验顺畅。但当任务拉长到数小时、需要多个执行者协作，或者人要中途离开再回来时，问题就出现了：上下文散在几百条消息里，哪个任务正在执行、哪个在等人、哪个已经交付，很难一眼看清；调好的指令、技能和外部系统连接，也常常只留在某个人的终端或账号里，难以复用。 这些问题不只由模型能力决定。 当 Agent 从“写一段文案”的轻量工具，走向持续数小时的调研、开发和数据分析，对话窗口作为唯一承载形态的局限就会显现。它适合沟通、讨论和探索，却不适合作为长程任务的唯一执行载体。 用聊天记录追踪长任务，就像只靠工作群管理项目：能聊，但很难持续回答“谁在负责、现在到哪、卡在哪里、结果在哪”。 真正影响 Agent 能不能把事情做成的，不只是单轮 Prompt，而是任务从创建到交付之间的回路怎样设计。需要让任务成为协作的中心，而不再让任务状态依附于消息流。 8月3日，明略科技Octo正式上线Loop功能 —— 一个以任务为中心的Agent协作空间。它让一件工作成为有目标、有负责人、有状态、有执行过程和交付结果的独立任务：对话用于讨论和决策，Loop 用于推进、跟踪与验收。 Loop是什么 Loop 是一个以任务为中心的 Agent 协作空间。 进入 Loop 后，工作就不再只是一条埋在聊天记录里的消息，而会成为一个个有目标、有负责人、有状态、有执行过程和交付结果的独立任务，可以分配给成员、专家或专家团。专家/专家团在指定运行时中执行，状态、日志和结果持续留在任务中。 一项任务通常沿着下面的路径推进： · 创建与分配：写清任务目标、背景、约束和验收标准，并设置负责人、项目、优先级和截止时间。 · 执行与记录：专家依据自身的指令、技能和工具连接执行任务；执行状态、关键日志和结果统一保存在任务中。 · 求助与确认：缺少信息、权限或人工判断时，任务进入“需要协助”；结果提交后进入“待确认”，由人或接入 Octo CLI 的助理检查。 · 反馈与继续：如果结果不符合要求，人可以补充明确意见，让执行者继续处理；符合要求后，确认任务完成。 Loop 当前提供的，是一条可追踪、可反馈、可继续的任务路径。它让人能够看见任务的状态是已经开始、正在执行、等待确认，还是需要协助，同时也为团队维护专家配置、沉淀技能，以及复用工作方法留下结构化原料。 Loop 与一次性对话的区别在于：对话承载讨论，Loop 承载从委托到验收的完整任务过程。 对话归对话，任务归任务 Loop 可以承接从 IM 讨论中收敛出来的工作，也可以由人直接创建，或由自动化触发。 在对话中，大家可以先把目标聊清楚、把分歧聊透。讨论收敛后，再把它整理成任务：在任务描述中写清目标、背景、约束和验收标准，选择负责人、项目、优先级和截止时间。如果助理已经接入 Octo CLI，并获得相应的工作区权限，也可以由它整理对话上下文、创建任务，并分配给专家或专家团。 任务创建后，就可以在 Loop 中独立推进。任务详情保存状态、执行日志、评论、结果和附件。预先配置完成回执或群消息推送后，还可以把待确认、需要协助、失败等关键变化送回 IM，让人回到原来的业务语境继续判断，而不必一直守着 Loop 页面。 参与Loop协作的角色分三类： 01 助理：连接在 IM 中的长期智能体 在 Octo 的语境里，助理通常指接入 IM、能够长期运行并保存用户语境的 Agent。 它可以基于 OpenClaw、Hermes Agent 等智能体框架构建。和主要用于执行单次任务的 Runtime 相比，这类 Agent 更强调长期记忆：它持续理解用户、团队和对话的历史背景，知道正在讨论什么，也能够逐渐形成对用户工作方式的理解。 助理通常常驻在 IM 中，是用户与 Agent 系统交互的入口。它可以参与讨论、理解上下文，并在讨论收敛后，通过 Octo CLI 在 Loop 中创建任务、分配执行者、查询进度、读取结果和补充反馈。 它更像一个位于 Loop 外部的委托者和编排者：在 IM 中理解用户，在 Loop 中通过 CLI 发号施令，再把任务结果带回原来的对话语境。 02 专家：连接在 Loop 运行时中的任务执行者 专家是 Agent 接入 Loop 后承担的任务执行角色。 一个 Agent 被连接到运行时，并在工作区中配置为专家后，就可以接收具体任务。它依据任务上下文、自身指令、技能和外部工具连接执行工作，并把状态、日志和结果留在任务中。Codex、Claude Code 等执行引擎通常以这种方式接入 Loop。 专家和助理的区别在于： · 连接在哪里 · 获得什么上下文 · 是否承担具体任务 · 以长期语境还是单次任务为工作中心 我们认为，专家更适合聚焦于当前任务的上下文执行任务，助理则更适合用来理解用户、整理需求和协调工作。但这不是系统上的硬性规定，用户也可以把同一个 Agent 本体接入运行时，让它承担具体任务。 03 专家团：Loop 内的任务组织机制 专家团不是一种新的 Agent，也不是多个 Agent 自动同时运行的广播机制。它是 Loop 工作区中的组织和路由对象。 任务分配给专家团后，当前机制会先把任务路由交给领队。领队可以查看专家团成员的角色和技能，再根据需要显式创建子任务、点名其他专家参与，并最终负责收束和交付结果。 总的来说，助理解决的是谁在 IM 中长期理解用户并从外部编排任务的问题；专家解决的是 Loop 中承担具体任务的执行者问题；专家团解决的则是如何组织和协调多个任务执行者的问题。 在这一分工之下，长程任务真正有了独立承载。Loop将任务从对话中剥离出来，为它赋予稳定的负责人、实时状态、完整日志和交付物。卡点在哪里、等待谁的输入、下一步做什么，都有据可查，任务的推进不再依赖人在聊天记录里手动翻找。 专家能力也具备了维护和复用的基础。部门可以基于领域知识持续维护专家的指令、技能和外部系统连接，方法更新之后，所有调用这个专家的项目同步受益。个人调试出来的好用法，变成团队可复用的公共能力。 一些设计上的思考 在研发Loop的过程中，我们有几点思考： 01 定义目标，不定义路径 传统拖拽式 Workflow 的思路，是在开始之前把每一步画好。它的前提是，人能够提前想清楚任务可能经过的所有路径，但真实工作经常会偏离预设流程。 Loop 更强调先定义目标、约束和验收标准。 专家在指令和权限范围内规划执行路径、调用工具并提交结果。遇到真正需要人判断的事情，再进入“需要协助”或“待确认”，由人补充条件后继续。 但这并不意味着执行路径完全不受约束。高风险动作、外部写入、生产操作和不可逆决定，仍然需要明确的权限边界和人工确认。Loop 提供更灵活的执行空间，而不是取消约束。 02 人是品鉴者，不是监工 如果人不盯每一步，怎么知道任务没在悄悄跑丢？这是我们被问得最多的问题。 我们的回答并不是“AI足够可靠，所以大可放心”。恰恰相反，Loop 假设 Agent 会卡住、会出错、会遇到处理不了的情况。系统要做的事情是让这些状况尽早暴露，而不是悄无声息地埋在聊天记录里。每个任务有明确的负责人、任务状态、交付物，Webhook 可以把状态变化主动推送到 IM。 这背后是我们对人在协作中位置的理解：人是品鉴者，不是监工。追着 Agent 问进度不该是人的工作，Loop 希望把人的注意力引导到需要判断的地方。 03 任务是接力棒，不是待办清单 另一个容易产生的误解是把 Loop 当成加了AI的项目管理工具。二者看起来都有任务、有状态、有负责人，但本质完全不同。 传统项目管理软件记录的是“谁应该做什么”，它是一个待办清单，任务创建后，人去执行，软件本身不产生结果。Loop 管理的则是人和Agent组成的协作系统。任务派出去之后，专家作为执行者会接单、调用工具、产出结果，遇到问题带着请示回来，人拍板之后继续跑，最终把结果交给人验收。 目前，Loop已在Octo正式上线。企业用户完成以下操作即可使用：在「我的」中添加电脑 → 注册运行时 → 接入正在使用的执行引擎 → 配置专家的指令和技能，即可开始使用。 $明略科技-W(02718)$ @爱发红包的虎妞","highlighted":1,"essential":1,"paper":2,"link":"https://laohu8.com/post/593026628788248","repostId":0,"isVote":1,"tweetType":1,"commentLimit":10,"symbols":["02718"],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":5820,"optionInvolvedFlag":false,"subscribersOnly":false,"subscribersOnlyAccessible":false,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":296,"commentLimit":10,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"symbols":["02718"],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":57,"optionInvolvedFlag":false,"subscribersOnly":false,"subscribersOnlyAccessible":false,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"isTiger":false,"isWeiXinMini":false,"url":"/m/post/593500169810992"}
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