人人都能学会的自进化 Agent 搭建指南
借助飞书、豆包联动，10 分钟搓出一套自进化信源 Loop：自动收集群聊批注与日报反馈，校准监控清单与呈现，把重复工作流交给会进化的 Agent。
基本信息
- 来源类型：网页文章
- 原文位置：raw/articles/2026-09-03-181103-tg-1673bf.md
- 原文 URL：https://www.woshipm.com/ai/6458985.html
- 消化日期：2026-09-03
核心观点
- Loop Engineering 让 Agent 在运行中自我迭代，不用反复提示 Agent
- 借助飞书、豆包联动，10 分钟搓出一套自进化信源 Loop
- Agent 在 Loop 中自动收集群聊批注与日报反馈，校准监控清单与呈现
- 业务每一条反馈批注都会校准它下一次归因策略，报告越给越准
- Context is everything：Agent 整个运行过程中，多数人容易管理的部分正是任务过程消息沉淀长期记忆
实操内容保留
原文提供了完整的 Prompt 模板和分步教程，关键步骤如下：
前置操作
- 下载「豆包工作」、「飞书」
- 在豆包工作左侧导航栏创建干净的项目文件夹
- 选择模型档位「自动、中等推理」
1️⃣ 让 AI 创建监测任务表
发送以下 Prompt 创建用于监测任务的两张表：
- 监测任务：维护用户的监测需求
- 信息入口：按监控对象，如「OpenAI、DeepSeek」
字段定义详见原文示例。
2️⃣ 按对象生成监测需求、采集方法
发送以下 Prompt 让 Agent 拆解需求：
- 理解监测对象和监测主题
- 按已有字段新增或更新监测任务
- 围绕监测对象寻找信息入口
- 验证采集方式从轻到重：结构化入口 > 直接读取网页 > 编写脚本 > Browser Use
3️⃣ 建立日报规则，跑出第一份日报
发送以下指令创建飞书知识库并生成日报。
4️⃣ 设定定时任务：日报每天自动出现在群里
创建每日信源 Skill 并设定定时任务，每天早上 9 点推送。
5️⃣ 反馈的 Loop：让系统学会自己变好
让 Agent 总结群聊与日报批注中的反馈，自动更新监测任务、采集方法、日报规则。
原文精彩摘录
Loop Engineering 这个概念，火了一段时间。 核心理念是“不用反复提示 Agent，让 Agent 在运行中，具备「积累反馈验证信号-自我改进」的循环能力”。
借助飞书、豆包工作的上下文联动能力，本文将从「10 分钟手搓信源 Loop 系统」入手。
Agent in the loop， context is everything。
每天定时运行，按照预定的信源偏好，总结成日报，通过群聊直接推送到我面前。
有了需求预期，才能去选能实现的工具组合。
至此，loop 的内容采集-生成层已经完整。
Agent 能够在每天的运行中，自然收集你以及其他读者对日报的反馈看法，使得它能够自动增减需求、筛选规则和呈现形式，变成一个越来越懂你的信源 Loop 系统。
Context 可以提醒 Agent 读另一段 Context：日报 Skill 引导 Agent 读知识库、多维表里的规则；规则引导 Agent 联网采集新闻。
关键概念
- Loop Engineering
- 自进化 Agent
- Context Loop
- 信源 Loop 系统
- 飞书多维表格
- 豆包工作 Agent
与其他素材的关联
本文由人人都是产品经理作者【一泽Eze】原创/授权发布于人人都是产品经理。
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