从对话出发的优化流程
先和 Starter 对话，再进入 Judger、Analyzer、Obtainer、Constructor、Trainer 等子 Agent 执行具体任务。
LoopAI面向 LLM 自主优化的闭环框架
把评测、分析、数据获取、数据处理与训练串成一套真正可执行的优化工作流。
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LoopAI 是什么
LoopAI 是一个围绕大语言模型持续优化而设计的闭环系统。它不是一个单独的 Agent，也不是一组松散脚本，而是一条从发现问题到修复问题的完整路径：
- 评估当前模型表现。
- 分析失败样本与问题模式。
- 获取并处理更合适的数据。
- 发起训练并进入下一轮验证。
这套方式尤其适合代码生成、领域问答、行业助手等需要长期迭代质量的场景。
建议阅读顺序
如果你是第一次接触 LoopAI，推荐按下面的顺序阅读：
- 先看 快速开始，完成基础安装
- 再看 可选环境，理解为什么 Trainer 和评测会依赖额外环境
- 然后重点看 WebUI 教程，这是最适合第一次体验完整流程的入口
- 最后看 终端教程，用于脚本化调试与单独启动各个 Agent
这套文档现在怎么组织
这套教程现在按“先能跑，再会配，最后理解内部结构”的顺序组织，而不是按源码模块展开。这样更贴近第一次上手 LoopAI 时的真实体验。