现场
这里不讲方法，直接看 Agent 正在做什么。
- ACTIVE
- 4
- OPEN DEMOS
- 5
- DATA
- PUBLIC
此刻在推进
iLoop 2.0
正在验收正在把诊断、取证和处置统一进一条可恢复的工作链。
开源版的核心协议、插件边界和交互案例已经可以查看。
继续补齐跨平台插件与公开示例。
- 方向
- 诊断与处置
iLoop Speed Lab
正在推进围绕验证范围、并行边界和重复执行做公开方法实验。
页面示例已经改为合成数据，只解释方法，不映射任何实际项目。
继续补充可公开复现的基准。
- 示例口径
- 合成数据
- 并行边界
- 独立任务
好好说话
正在推进继续优化技能召回和风格适配，让中文交付更稳定。
公开说明与示例正在持续整理。
补齐可复现的公开样本。
AutoLoop
正在推进公开仓库按计划做自检和小步迭代。
公开仓库保留可复核的构建和发布结果。
只在公开数据源上继续自动化。
- 数据来源
- 公开仓库
- 内容门禁
- 启用
这里仅使用公开仓库和人工整理的公开内容。
可以直接上手
AI Agent 遇到复杂问题， 是怎么一步步解决的？
这是一个基于常见工程难题组合出的大型移动端 SDK 裁剪演练： 依赖长期演进、边界不断变化，还要在有限周期内逐轮识别可删闭包， 同时保证核心功能不被破坏。它只用于解释方法，不对应任何实际项目。
六条约束同时成立，四种方案接受同一轮审判。前三条路走不完，AI Agent 才成为可执行解。
人能判断单个问题，但难以持续处理大量候选并跟踪每轮反馈。
✗ 不可达脚本需要确定规则；这里的边界来自编译、运行和业务现场，写不成一套静态规则。
✗ 不成立能给一次修改，却不会持有长程状态、读取下一次反馈、回退并自行换候选。
✗ 走不完持有目标与进度，调用工具拿反馈，根据证据修复、回退、跳过，再决定下一轮。
✓ 唯一可执行解每一轮都走同一条 iLoop：目标边界 → 候选假设 → 最小改动 → 依赖生成 → 编译反馈 → 运行取证 → 证据判定 → 记录续跑。点任意一轮， 看 Agent 为什么继续、修复、跳过或补证。
R01 ROUND 01 / 10 · 等待回放
长任务中断后，从断点续跑
本轮关键长任务靠外置状态续跑，不靠一个对话窗口硬撑。等待探针进入第一个节点…
每天跑一轮，结果如实留在这里。
可直接查看
提交前执行
随公开提交生成
发布后核对
当前结论公开仓库保留可复核的构建和发布结果。
下一道 Gate只在公开数据源上继续自动化。
先把已经证实的提速摆出来。
围绕验证范围、并行边界和重复执行做公开方法实验。
数据边界：页面只使用合成示例解释方法，不映射任何实际项目。