Claude Code创始人和龙虾之父都在用循环工程？Claude官方给疯狂烧Token的Loop工程下了一个定义

公众号名称：51CTO技术栈

作者名称：林芯

发布时间：2026-07-01 16:00

编辑 | 林芯

刚刚，Claude 的博客更新了一篇关于循环工程的文章Getting started with loops，介绍了专属 AI 智能体的“循环工程”（Loop Engineering）。

从提示词工程到上下文工程，再到 Harness 工程，现在又火了一个 loop 工程。Claude Code 创始人 Boris Cherny，和 OpenClaw 龙虾之父 Peter Steinberger 都进入了这种多 Agent 编排循环的编程阶段。OpenClaw与Claude Code创始人已经用Loop让一堆Agent自动打工了！

随后，前 Google Cloud AI 总监 Addy Osmani 发了一篇长文，总结整理并将这套方法命名为 Loop Engineering。

那么这个正在崛起的循环工程到底是啥？

Loop 工程是啥？

Prompt Engineering 的核心，是告诉 AI 做什么；而 Loop Engineering 的核心，是设计一个系统，让 AI 自己不断完成任务。

Addy Osmani 认为循环工程是指用设计系统来代替你来引导智能体，而不是由你来执行指令。在 Claude Code 团队中，他们将循环定义为代理重复执行工作周期直至满足停止条件的过程。

Claude Code分类的四种循环模式都长什么样？

Claude Code 团队根据循环的触发条件、适用场景进行了分类：

回合制循环

你发送的每一个指令都会启动一个手动循环，每一步都由你来控制。Claude 会收集上下文信息、采取行动、检查结果、必要时会重复操作，并做出响应。

基于目标的循环（/goal）

有时单次迭代不足以完成任务，而智能体在迭代过程中表现更佳。那么可以通过使用 /goal 定义完成状态来延长 Claude 的迭代时间。

例如，给出一个明确的、可验证的”及格线”，比如”把首页 Lighthouse 分数提到 90 分以上，最多试 5 轮”。Claude（或专门的评估模型）会自己判断”到底达标了没”，一直迭代到满足条件或用完次数为止。

基于时间的循环（/loop 和 /schedule）

按固定时间间隔自动跑，直到被手动关掉，或者任务本身自然结束（比如 PR 合并了）。/loop 在本地跑，绑定当前会话；/schedule 则可以搬到云端持续运行。

主动循环

不需要你实时触发，由事件或计划自动发起，每个任务达标就退出，但整套‘大循环’会一直运行，直到你主动关掉。

适合数量大、定义清晰、重复性高的活儿。例如，错误报告、问题分类、迁移等等。实现上通常是 /schedule + /goal + Skill + 动态工作流+ Auto mode的组合。

在博客里，官方还给出了例子：

/schedule every hour: check #project

-feedback for bug reports. /goal: don’t stop until every report found this run is triaged, actioned, and responded to. When fixing a bug, use a workflow to explore three solutions in parallel worktrees and have a judge adversarially review them.

每小时安排一次：查看 #project-feedback 获取错误报告。/goal：在本次运行中，所有报告均被分类、处理并回复之前，不要停止。修复漏洞时，使用工作流同时探索三个解决方案，并让评审人员以对抗性方式审查它们。

Loop 能不能跑好，关键不是 Loop

循环输出的质量取决于其周围的系统。设计系统时有几条注意事项：

保持代码库整洁，Claude 遵循代码库中已存在的模式和约定。
让 Agent 具备自我验证能力：用技能来说明你和你的团队所认为的好的标准。
让文档易于获取：确保框架和库的最新官方文档随时可被 Agent 检索。
用第二个 Agent 做代码审查，交叉检查比自己审自己靠谱。

循环工程会让 token 账单爆炸怎么办？

循环工程有个绕不开的前提：Token 预算。动态工作流一旦跑起来，可能会让账单爆炸。

Addy Osmani 在评论区回复：“ 我真心相信这是我们努力的方向，但 token 成本和对‘好’的定义进行验证是重要的因素。”

Claude 团队也给出了管理预算的几条建议：

根据任务选择合适的模型：较小的任务不需要多个代理或循环。有些任务可以使用更便宜、更快速的模型。
明确成功和停止的标准：具体说明完成是什么样子，这样 Claude 就能更快地找到解决方案（但不要太快）。
大规模运行前先进行试点：动态工作流程可能会生成数百个代理。请先在较小规模的工作量上评估其使用情况。
对于确定性工作，使用脚本：运行脚本比逐步推理更高效。例如，PDF 处理技能可以提供一个表单填写脚本，Claude 每次运行该脚本即可，而无需重新编写代码。
不要过于频繁地运行例程：将间隔时间与你所观察事物的变化频率相匹配。
查看使用情况：/usage 命令按技能、子代理和 MCP 细分最近的使用情况；/goal 不带参数显示到目前为止的回合数和 token 使用情况；/workflows 显示每个代理的 token 使用情况，可以随时停止代理。

写在最后

有开发者调侃：“AI Agent 只不过是一个昂贵的 while 循环？”

所谓 Loop Engineering，其实就是把成本从“人的时间”转移成“运行的 Token 账单”。

各位大佬平时都用 Loop 做哪些事情，欢迎在评论区分享经验！

参考资料：

https://claude.com/blog/getting-started-with-loops

https://addyosmani.com/blog/loop-engineering/

写Prompts的时代已经过去！Claude创始人对话互联网大厂负责人：loop时代到来了

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