最近 AI 圈有个新词挺火叫 Loop Engineering也就是 “循环工程”本篇文章来讲一讲带你搞清到底什么是Loop Engineering。起因是两句话Claude Code 的负责人 Boris Cherny 说他已经不怎么给 Claude 写提示词了主要是在跑一堆循环由这些循环驱动 Claude、决定下一步该干什么他的工作变成了“写循环”。另一个是小龙虾 OpenClaw 的作者 Peter Steinberger 说不要再给编程 Agent 写提示词了应该去设计那些给 Agent 写提示词的 Loop。老规矩开始前先抛几个问题你可以想想1、Loop Engineering 是什么跟 Prompt Engineering 有什么区别2、一个完整的 Loop 由哪几部分组成3、Loop Engineering 有哪些典型的使用场景一、为什么会出现 Loop Engineering过去两年大家用 Agent流程大多是这样你写一个好提示词把上下文交代清楚然后打一句看它回一句再继续打下一句。Agent 是工具但是需要人来掌握流程一来一回地推进。所以你有没有发现在这个流程中其实你自己就是那个循环。但问题是任务一复杂你的打字速度、耐心和注意力就会变成瓶颈。现在随着大模型能力越来越强在一次对话里它可能自己跑几十分钟甚至几小时。这时候再靠人去编写提示词就显得没那么有必要了尤其很多时候人给的提示词其实也是问的大模型。所以与其继续琢磨 “提示词怎么说更准”不如直接搭一个小系统让它自己找活、自己派活、自己检查、自己记下做完了什么然后自己决定下一步。工程师们给这个循环下了个定义一个递归目标。你定一个任务目标AI 自己迭代直到干完这就是 Loop Engineering。二、一个 Loop 的组成部分1、任务自动化这是整个循环的心跳到达指定时间任务能够自己启动自己去找有什么任务要干不用人手动启动任务。如果没有自动化的话那就算不上一个循环最多是一个跑过一次的脚本。2、并行隔离如果你同时跑好几个 Agent它们可能会同时写同一个文件会有并发修改问题导致任务失败所以我们必须要做好隔离。最佳实践是利用 Git 的 worktree 功能可以给每个 Agent 单独开一个分支目录这样就不会修改到对方的文件了。3、Skills/技能这就是我们之前说的 Skill用来定义任务需要的流程和规范不同任务需要的 Skill 不一样由用户来提供把任务规则写进一个文件这样大模型在自己做任务时就能够有决策依据。4、MCP 和插件这部分作用是让 Loop 能够真正连接上任务需要的工具例如底层可以走 MCP 协议让 Agent 能读 issue、查数据库、向通讯软件里发消息。5、子 Agent关键是把不同的任务交给不同的子 Agent执行例如把写代码和检查代码拆开不要让写代码的 Agent 同时负责检查代码因为它很容易手软导致放过一些问题。有时候你换一个指令不同、或者模型都不一样的 Agent 来检查代码有可能检查出来更多问题。6、记忆这部分非常重要为了持久化任务状态和关键信息可以把记忆放在一个 markdown 文件中最终落到硬盘上这样后续启动不同的对话也能够知道任务的一些背景。三、一个完整 Loop 示例可能只说理论太抽象这里举一个真实例子就明白了每天早上一个定时任务在你的代码仓库上跑。它先通过一个 Skill 去检查昨天的 CI 失败、还开着的 issue、或者最近的提交把检查出来的东西写进一个文件。对于每个任务Loop 都会开一个独立的 worktree启动一个子 Agent 去起草修复再派第二个子 Agent 对着项目规则和现有测试去检查。通过 MCP 把 PR 准备好、更新工单如果有搞不定的任务就写个列表等你处理。你有没有发现对于上面那个循环中你只是设计了它一次后面这些步骤一句提示词都不需要手写这就是一个完整的 Loop。四、常见的 Loop 应用模式上面那个例子是 Bug 修复类的循环但循环这东西换个不同场景的任务具体实现也会有些变化主要体现在两点1、靠什么信号判断对不对2、在什么条件下算干完了这两点一变其实整个循环就会跟着变现在业界已经沉淀出几种比较典型的模式通过上面的应用场景可以发现设计循环很关键的点是这个任务有没有一个大模型能自动读到、又能相对明确判断对错的信号。例如测试驱动就很经典用例全部通过完成否则就是没完成信号非常明显Agent 照着用例的运行结果一轮轮改就行。编译器驱动也一样类型错误清单就在那里清零就是任务目标这类信号明确的任务最容易设计循环。学AI大模型的正确顺序千万不要搞错了2026年AI风口已来各行各业的AI渗透肉眼可见超多公司要么转型做AI相关产品要么高薪挖AI技术人才机遇直接摆在眼前有往AI方向发展或者本身有后端编程基础的朋友直接冲AI大模型应用开发转岗超合适就算暂时不打算转岗了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念能上手做简单项目也绝对是求职加分王给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料手把手帮你快速入门学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型GPT、文心一言等特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架LangChain等实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块看似清晰好上手实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】