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详解循环工程：来自 LangChain 开发者 Sydney Runkle 的完整分享
LangChain 开发者 Sydney Runkle 系统拆解循环工程：智能体价值不在模型，而在围绕它堆叠的循环。第一层让模型调工具直到完成；第二层加评分器，不达标即带反馈重试；第三层用 cron、webhook 把智能体接入生态系统；第四层让分析智能体读取生产轨迹、重写提示词与工具配置。作者强调重心应转向让价值复利的后两层，并给出每层的人类监督接入点。
让你拿到 offer 的 AI 产品经理核心技能丨Aakash Gupta
晚点再听译介 Arize CPO Aparna 的 AI PM 实操：从反馈现场（工单、Discord、Gong 等）建可被 agent 使用的上下文图，用 Claude Code 搭 PM agent 生成优先级，再借 trace 与 evals 评估 agent 是否胡来。核心结论：AI 时代 PM 不必天天写代码，但要能把任务讲到机器可执行，产品品味成最稀缺能力。
LangChain发布 Eval Engineering Skill：迈向评测工程自动化
LangChain 发布 Eval Engineering Skill，让编程智能体从代码仓库与生产轨迹中挖掘上下文，自动构建可执行评测：梳理能力边界、从轨迹复现行为、与用户访谈确认方向、生成 Harbor 任务（指令、Docker 环境、验证器）并迭代。文章强调访谈式迭代远比一次性生成采纳率高，需警惕奖励投机；指出评测即训练数据，容器化让模型与提示词可替换对比，形成学习闭环。
GEO项目怎么验收好？不能只看提及率，我们拆出了三层
讨论GEO项目如何验收，提出三层指标体系：AI可见度绩效（品牌提及率、平均提及排名、Top-N可见度、交易卡片可见度）、内容质量与信源贡献（情感倾向、品牌信息准确度、核心信息命中率、内容引用率）、业务结果与归因能力（交易卡片转化、独立线索统计、官网信源建设绩效）。认为提及率只是第一层，完整验收需三层同时给出可追回证据，避免被一张提及率报表牵着走。
Clay AI 负责人：增长团队开始像工程团队一样跑 Agent丨LangChain丨
Clay AI 负责人 Jeff Barg 指出：当 AI 都能写出像人的邮件，增长胜负不再是文案而是目标客户选择——更好的人群、时机、定位构成难复制的 alpha。Clay 每月运行 3.5 亿增长 Agent，把名单、信号、触达、反馈接成闭环，落地分三层，自有信号才是壁垒。工程侧：缓存最高省 70% 模型花费，评估决定 Agent 何时停下。