iFANN
    ค้นหาใน iFANN...
    เข้าสู่ระบบ
    หน้าแรก
    ข่าว
    วิดีโอ
    รูปภาพ
    GIF
    สำรวจ
    โพล
    รางวัล
    iFAMOUS
    วิกิ
    อนิเมะ
    ห้อง
    การแจ้งเตือน
    ข้อความ
    ที่บันทึกไว้
    โปรไฟล์
    วิกิรางวัลiFAMOUSอันดับอุตสาหกรรมรางวัลครีเอเตอร์รางวัลผู้ใช้ข้อกำหนดความเป็นส่วนตัวหลักเกณฑ์ชุมชนแจ้งลบ / DMCAช่วยเหลือนักพัฒนา

    © 2026 iFANN

    หน้าแรก
    ค้นหา
    ข้อความ
    การแจ้งเตือน
    โปรไฟล์

    โพสต์

    Vojtech
    Vojtech@vojtech
    🏢Microsoft🏛️MIT - Massachusetts Institute of Technology📱Kimi K3

    Loop vs graph agents explained

    Your agent keeps forgetting everything between runs, and that's the real bottleneck. A loop-based setup gives the agent a goal and lets it figure things out, which works for fresh problems but falls apart when you repeat the same task. A graph instead structures the work as connected facts the agent moves through, so knowledge builds up instead of resetting to zero. It's more effort upfront, but you never start from nothing again. The loop forgets, the graph accumulates. That's the actual unlock: organize what you know as relationships rather than loose files, and a smaller model moving through a clean graph beats a bigger one searching through raw text. Microsoft, Stanford, and MIT all confirmed this independently. Kimi K3 fits the role: a million tokens of context can handle an entire reasoning path at once, at a third of the cost of frontier models. When a loop stops teaching you anything new, freeze it into a graph. So which one is your stack actually running?

    3w

    0 ถูกใจ0 ไม่ถูกใจ0 รีโพสต์0 ความคิดเห็น
    ?

    ความคิดเห็น

    ยังไม่มีความคิดเห็น มาเป็นคนแรกกันเถอะ!

    โพสต์

    Vojtech
    Vojtech@vojtech
    🏢Microsoft🏛️MIT - Massachusetts Institute of Technology📱Kimi K3

    Loop vs graph agents explained

    Your agent keeps forgetting everything between runs, and that's the real bottleneck. A loop-based setup gives the agent a goal and lets it figure things out, which works for fresh problems but falls apart when you repeat the same task. A graph instead structures the work as connected facts the agent moves through, so knowledge builds up instead of resetting to zero. It's more effort upfront, but you never start from nothing again. The loop forgets, the graph accumulates. That's the actual unlock: organize what you know as relationships rather than loose files, and a smaller model moving through a clean graph beats a bigger one searching through raw text. Microsoft, Stanford, and MIT all confirmed this independently. Kimi K3 fits the role: a million tokens of context can handle an entire reasoning path at once, at a third of the cost of frontier models. When a loop stops teaching you anything new, freeze it into a graph. So which one is your stack actually running?

    3w

    0 ถูกใจ0 ไม่ถูกใจ0 รีโพสต์0 ความคิดเห็น
    ?

    ความคิดเห็น

    ยังไม่มีความคิดเห็น มาเป็นคนแรกกันเถอะ!