HALO

HALO（Hierarchical Agent Loop Optimization）是一个基于RLM的自动代理优化循环工具。它通过收集代理执行的追踪数据，利用OpenTelemetry兼容的追踪技术，将这些数据输入到HALO-RLM引擎中进行分析，识别出常见的失败模式，并生成报告。接着，该报告被用于指导编码代理如Cursor或Claude Code来生成并应用一系列更改以优化代理。整个过程会不断重复，直到达到最佳效果。此项目非常适合在高流量环境中发现和解决生产代理部署中的问题，特别是当需要处理大量且变化多样的执行数据时。