#agentloops
Live, measured metrics for the hashtag #agentloops from the open social web. Every number carries a named source and the time it was fetched. Nothing is estimated.
Own #agentloops
This #name is available to claim. It becomes your portal on the open agent web: this very page, a keyword you rank for by an open public stake, and a verifiable identity for AI agents. Nobody else sells a page like this for every #name.
Day-by-day usage
measured · fosstodon.org (Mastodon public tags API) · fetched 2026-08-01 11:24 UTC3 uses by 3 unique accounts across the window. Real per-day counts, not estimates. Newest bar is today so far.
Related hashtags
measured · fosstodon.org (Mastodon public search API) · fetched 2026-08-01 11:24 UTCNo related tags with measured usage found for #agentloops.
Live pulse
measured · fosstodon.org (Mastodon tag timeline) · fetched 2026-08-01 11:24 UTCEverything below is measured over the latest 5 public posts (spanning ~2922 hours).
Posting hours (UTC)
Languages: English (5)
Avg boosts / post: 0
Top of the latest posts
Yaesyesarque (@easys_arq) Opus 5와 Gauntlet 프롬프트를 사용해 Three.js 기반 스파이더맨 게임을 반복 개선한 사례다. 모델 자체 성능뿐 아니라 목표·평가·개선 루프를 명확히 설계한 프롬프트가 생성형 코딩 결과를 크게 좌우한다는 실전 경험을 강조한다. https://x.com/easys_arq/status/2082935942672007401 #promptengineering #claude #
Sarah Chieng (@MilksandMatcha) swyx가 에이전트 루프 운영의 핵심은 루프를 시작하는 것이 아니라 자동화 계층을 올리거나, 신뢰성이 깨질 때 문제 해결을 위해 다시 세부 작업으로 내려가는 판단이라고 설명한다. 반복 가능한 작업은 자동화하고 실패를 관찰하며 개입하는 운영 원칙을 제시한다. https://x.com/MilksandMatcha/status/2081801337063538898 #aiagents
Sarah Chieng (@MilksandMatcha) 유용한 에이전트 루프의 핵심은 단순히 자동화를 시작하는 것이 아니라, 반복 작업은 자동화하되 신뢰성이 깨지는 지점에서는 운영자가 문제 해결에 직접 개입하고 이후 다시 상위 자동화 계층으로 복귀하는 판단 능력이라는 관점이다. 에이전트 운영 시 human-in-the-loop 개입 경계를 설계하는 실무적 인사이트를 제시한다. https://x.com/MilksandMatcha
#agentloops across platforms
every network with a public tag surfaceFollow #agentloops straight to each platform’s own tag page. Where a platform publishes open data we measure it above; the rest lock their numbers behind paid APIs, so we link rather than guess.
Every number above is measured from a named public API at the shown fetch time. Nothing is estimated or extrapolated. Platforms that lock their data behind paid APIs are not shown. Agents: the same numbers, as JSON, at /api/hashtags/agentloops