场景营销互动&体验 AI Coding — 构建 Agent 自主执行闭环

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本文指出仅靠上下文工程无法保证长链路任务的成功，核心在于将目标维护、状态调度、结果验证等隐性人力工作转化为系统化的“循环工程”。通过引入结构化 Task 作为持久化目标锚点，定义 Job 为最小执行单元并强制要求结构化结果与证据，建立包含事实与判断的执行账本以实现状态外部化，以及基于工程责任划分多 Agent 角色并规范协作协议，系统能够有效处理执行偏差。此外，结合 Tarot Pixel 形成的视觉修正小循环，塔罗平台实现了从单次编码到全链路自动执行的跨越，最终目标是达成输入需求即可交付可发布代码的端到端研发闭环，让人类开发者仅专注于目标确认与异常仲裁。