AI 代理的運作藍圖：從 Gas Town 到 Wheelhouse 的教訓
為何重要
這篇文章揭示了從「一次性提示」到「持久化代理基礎設施」的架構演變，以及實體世界法則（如代幣預算、資源管理）對 LLM 系統設計的決定性影響。對工程團隊而言，建立「Model Welfare」架構是未來提升系統穩定性的關鍵，這也意味著通用搭建工具在高度自 Solver 觀點下的將被淘汰。
作者探討如何利用演算法結構（迴圈與圖譜）讓 AI Agent 進行長時間、大規模的複雜任務處理，並藉由自家工具 Gas Town 與 Wheelhouse 的迭代歷程分享開發心得。