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> 作者：Sydney Runkle (@sydneyrunkle) · 平台：X (Twitter) · 日期：2026-06-18
> 原始來源：https://x.com/sydneyrunkle/status/2066928783534289358
## 中文摘要
# 迴圈工程的藝術 (The Art of Loop Engineering)
Agent 之所以實用，是因為它們能透過在現實世界中採取行動，協助我們自動化工作。但要讓 Agent 可靠地完成有價值的工作，僅靠一個優秀的模型是不夠的：它需要一個針對特定任務集精心設計的 harness。
核心的 Agent 演算法很簡單：給予大型語言模型 (LLM) 內容，讓它在迴圈中呼叫工具，直到任務完成。這是最基礎的迴圈，但它絕非驅動 Agent 的唯一迴圈。@swyx 最近寫了一篇關於「loopcraft: the art of stacking loops」的精彩文章，提出了可以堆疊並擴展迴圈來建構更有效率的 Agent 的概念。
以下是我們對這種堆疊方式的思考，以及如何使用 LangChain 的基礎元件 (primitives) 來實作每一層。
## 迴圈 1：Agent
其核心在於，Agent 僅僅是一個在迴圈中呼叫工具直到任務完成的模型。
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圖片標題為「LOOP 1 — AGENT LOOP」。流程圖內容如下：
1. 起始點為「request」。
2. 箭頭指向「model」。
3. 「model」與「tools」之間存在雙向互動：
- 「model」發送「action」給「tools」。
- 「tools」回傳「observation」給「model」。
- 此互動過程標註為「repeat until done」。
4. 「model」最終輸出「result」。
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該圖表描述了一個自動化文件改進流程，包含以下節點與文字：
1. 標題：DOCS WRITER AGENT LOOP
2. 起始節點：docs improvement request（文件改進請求）
3. 核心處理迴圈：
- model（模型）：負責 plan + draft changes（規劃與草擬變更）。
- sandbox tools（沙盒工具）：負責 clone · read · write（複製、讀取、寫入）。
- 兩者之間透過 action（動作）與 observation（觀察）進行互動。
4. 結束節點：pull request（合併請求），包含 diff + description（差異比對與描述）。
5. 流程說明：標註有「repeat until done」（重複直到完成）。
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該圖表呈現了「LOOP 2 — VERIFICATION LOOP」的架構，包含以下區塊與流程：
1. 最上方為「request」（請求）輸入點。
2. 中間虛線框內為「agent loop」（代理迴圈），包含「model」（模型）與「tools」（工具）之間的交互作用，模型發出「action」（動作）並接收「observation」（觀察結果）。
3. 模型產出「result」（結果）後，會進入下方的「grader」（評分器），該區塊標註「rubric / eval」（準則／評估）。
4. 若評分未通過，會透過「retry with feedback」（帶有反饋的重試）路徑將結果回傳至「model」進行修正。
5. 若評分通過（pass），則流程結束進入「done」（完成）狀態。
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該圖表描述了「DOCS WRITER VERIFICATION LOOP」的運作流程，包含以下節點與路徑：
1. 起始點：docs improvement request（文件改進請求）。
2. agent loop（代理迴圈）：
- model：負責 plan + draft changes（規劃與草擬變更）。
- sandbox tools：負責 clone、read、write（複製、讀取、寫入）。
- 兩者之間透過 action（動作）與 observation（觀察）進行互動。
- 產出 pull request（包含 diff 與 description）。
3. grader（評分器）：負責 links resolve（連結解析）與 CI passes（持續整合通過）。
- 若評分未通過，則執行 retry with feedback（帶有回饋的重試），將流程導回 model。
- 若評分通過（pass），則進入 done（完成）狀態。
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該圖表描述了一個包含多層循環的系統架構：
1. 最外層為「LOOP 3 — EVENT LOOP」，由「event trigger」啟動。
2. 內部包含「verification loop」（驗證循環）與「agent loop」（代理循環）。
3. 「agent loop」包含「model」與「tools」，兩者之間透過「action」與「observation」進行互動。
4. 「model」產出「result」，隨後進入「grader」（包含 rubric / eval）進行評估。
5. 若評估未通過，會透過「retry with feedback」路徑回到「agent loop」重新執行。
6. 評估完成後進入「system update」（service improves），並透過「new events」回饋至「event trigger」形成循環。
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該圖表描述了一個名為「DOCS WRITER EVENT LOOP」的自動化工作流程，包含以下節點與邏輯：
1. 起始點：接收來自「Slack message #docs-plz」的請求。
2. 核心處理區（agent loop）：
- 「model」負責「plan + draft changes」。
- 「sandbox tools」執行「clone · read · write」操作，並與 model 進行「action」與「observation」的互動。
- 處理結果產生「pull request」，包含「diff + description」。
3. 驗證區（verification loop）：
- 「grader」負責檢查「links resolve · CI passes」。
- 若驗證失敗，會觸發「retry with feedback」回到 model 重新處理。
4. 最終階段：
- 通過驗證後進入「docs enhancement」，達成「merged · live · discoverable」狀態。
- 流程最後會回到起始點，準備處理「new request」。
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該圖表呈現了一個名為「LOOP 4 - HILL CLIMBING LOOP」的系統架構，包含多層次的迴圈結構：
1. **核心流程（由上至下）：**
- **event trigger**：觸發事件。
- **agent loop**（代理迴圈）：包含 **model**（模型）與 **tools**（工具），兩者之間有 **action**（動作）與 **observation**（觀察）的雙向互動。模型產生 **result**（結果）。
- **verification loop**（驗證迴圈）：結果會進入 **grader**（評分器，包含 rubric / eval），若未達標則透過 **retry with feedback** 回饋給模型重新執行。
- **event loop**（事件迴圈）：通過驗證的結果進入 **system update**（系統更新，service improves），並產生 **traces**（軌跡）。
2. **外部分析與優化：**
- **engine analysis**（引擎分析，agent over traces）：對系統產生的軌跡進行分析。
- **harness improvements**：分析結果會回饋至「agent loop」以進行系統改進。
- **new events**：分析結果亦會回饋至最上層的「event trigger」以觸發新的事件。
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該圖表描述了一個自動化文件編寫的運作迴圈，包含以下層級與組件：
1. 頂層入口：Slack message (#docs-plz)。
2. 核心迴圈結構：
- event loop（事件迴圈）
- verification loop（驗證迴圈）
- agent loop（代理迴圈）：包含 model（執行 plan + draft changes）與 sandbox tools（執行 clone、read、write，並與 model 進行 action/observation 互動）。
3. 流程步驟：
- model 產出 pull request (diff + description)。
- 進入 grader（執行 links resolve 與 CI passes）。
- 最終產出 docs enhancement（達到 merged、live、discoverable 狀態）。
4. 系統優化機制：
- 透過 engine analysis（分析 traces，偵測問題並調整 prompt 或 tool）將改進回饋至 agent loop。
- 失敗時透過「retry with feedback」機制回到 agent loop。
- 成功後透過「new request」回到起始的 Slack message。