把「达标判定」从大模型手里收回来：Graph Engineering 实践
中文摘要
通过 Graph Engineering 将决策权从模型移回代码，利用双样本评测解决 Loop Engineering 的过拟合问题，实现可控的 AI 自主迭代。
English Summary
Use Graph Engineering to move deterministic decisions from LLMs to code, using dual-sample evaluation to prevent overfitting in Loop Engineering and achieve controlled AI iteration.
原文节选
📌 一句话摘要 本文通过 AI 体检 Agent 的演进实践，论述了如何通过将确定性决策从模型侧收回至代码工程，利用双样本评测与分层控制机制，解决 Loop Engineering 中常见的过拟合与作弊问题，实现可控的 AI 自主迭代。 📝 详细摘要 本文记录了作者团队在构建 AI 体检 Agent 过程中的工程化探索。团队最初尝试通过 Loop Engineering 让 Agent 自主发现并优化体检规则，但遭遇了...