LoopX proposes using Jev for progress checks in long-running agents
The open-source long-running agent control plane LoopX has an RFC that hands goals and code changes to Jev to judge whether work is drifting from the goal, off by default and able to run in observe-only mode.
Jev 和长程 Agent 的交集，我觉得比“更快选一个工具”更有意思：能否更频繁地判断，工作还在推进目标吗？接下来该把算力花在哪里？ 这也是我们最近在 LoopX 社区讨论的方向。 Jev 的 state 是一次判断的输入；LoopX 作为开源长程 Agent 控制面，保存跨 session 的目标、验收条件、尝试历史和证据。这些状态，可以为独立判断提供依据。 我尤其关注两个问题： • 同优先级的任务，先做哪个，能解锁更多后续工作？ • 有限的探索预算，花在哪个实验，能排除更重要的不确定性？ 社区也已经提交了一版进展检查的 draft PR：将目标与实际代码变化交给 Jev 评估，把判断记录绑定到对应工作轮次；连续偏离信号在 assist 模式下接入 LoopX 已有的重新规划机制。默认关闭，也可以只观察、不干预。 这里的分工很重要：强模型负责复杂工作，Jev 提供有界的判断信号，LoopX 管理状态和后续流程。模型的高置信度不能代替授权，也不能代替验收。 我的期待是：更便宜的判断，最终换来更少的无效工作。下一步要验证的，也是它相对现有 Agent 流程能否带来净收益，而不只是多了一次评分。 感谢 GitHub 上的 songoow 推进 RFC 和原型，以及 Duang777 补充外部证据调研。目前仍是 RFC / draft，欢迎参与设计和案例讨论。 RFC：https://github.com/loopx-project/loopx/pull/4749 Draft：https://github.com/loopx-project/loopx/pull/4854
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