Anthropic发布循环设计指南：权威拆解当下最火的AI新范式loop

公众号名称：AI寒武纪

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发布时间：2026-07-07 17:04

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最近关于通过设计loop循环机制来替代手动给Agent写提示词的话题在技术圈讨论非常火。对于什么是loop，社交媒体上有着各种不同的解释。

刚刚Claude Code团队对循环给出了明确的定义：loop就是Agent重复执行工作周期，直到满足特定的停止条件。他们根据触发方式、停止条件、使用的底层工具以及适合的任务类型，将循环分成了四大类。

以下是如何选择这些循环，以及如何在保证代码质量的同时合理控制Token消耗的实用指南

1. 轮次循环（Turn-based loops）

触发方式：用户提示词。

停止标准：Claude 判断其已完成任务或需要额外的上下文。

最佳适用场景：不属于常规流程或计划的较短任务。

使用管理方法：编写具体的提示词，并利用技能提高验证能力，以减少轮次。

你发送的每个提示词都会启动一个手动循环，由你引导每一个轮次。Claude 收集上下文、采取行动、检查其工作、在需要时重复并做出响应。我们称之为智能体循环。

例如，让 Claude 创建一个点赞按钮。它会读取你的代码，进行编辑，运行测试，并交付它认为可以正常运行的东西。然后你手动检查工作，并编写下一个提示词。

你可以通过将手动步骤编写为 SKILL.md 技能文件来改进验证步骤，以便 Claude 可以进行更多的端到端自我检查。这应该包括工具或连接器，允许 Claude 查看、测量或与结果进行交互。检查越具象和量化，Claude 就越容易进行自我验证。

例如，在你的 SKILL.md 文件中，你可以这样指定：

配置名称为 verify-frontend-change
配置描述为在声明完成前，端到端验证任何 UI 更改。

验证前端更改：

绝对不要仅基于成功的编辑就报告 UI 更改已完成。像人类评审员一样对其进行验证：

1. 启动开发服务器并在浏览器中打开已编辑的页面。
2. 直接与更改进行交互。对于新控件，比如按钮、输入框、切换开关，点击它，确认预期的状态变化，并截取修改前后的截图。
3. 检查浏览器控制台，确保没有新的错误或警告。
4. 使用 Chrome Devtools MCP，运行性能追踪并审计核心网页指标（Core Web Vitals）。

如果任何步骤失败，修复问题并从第1步重新运行，不要提交仅部分验证的工作。

2. 目标循环（Goal-based loop - /goal）

触发方式：实时手动提示词。

停止标准：达成目标或达到最大轮次。

最佳适用场景：具有可验证退出标准的任务。

使用管理方法：设置具体的完成标准和明确的轮次上限，例如：尝试5次后停止。

有时单次沟通是不够的，尤其是对于更复杂的任务。智能体在能够迭代时表现更好。你可以通过使用 /goal 定义完成的标准，来延长 Claude 持续迭代的时间。

当你定义了成功标准后，Claude 就无需自行判断什么程度才算足够好并提前结束循环。每次 Claude 尝试停止时，评估模型都会检查你的条件，并在未达标时将其退回继续工作，直到满足目标或达到你定义的轮次限制。

这就是为什么确定性的标准，例如通过的测试数量或超过某个分数阈值，会如此有效。

例如：

/goal 将主页 Lighthouse 分数提升到 90 分或以上，尝试 5 次后停止。

3. 时间循环（Time-based loop - /loop 和 /schedule）

触发方式：指定的时间间隔。

停止标准：你取消它，或者工作完成，比如公关提交已合并，队列已空。

最佳适用场景：定期重复的工作，或者与外部环境或系统进行交互。

使用管理方法：设置较长的时间间隔，或者基于事件而不是时间做出反应。

有些智能体工作是定期重复的：任务保持不变，只有输入发生变化。例如，每天早上总结 Slack 消息。其他工作则依赖于外部系统，而与外部系统交互的一种简单方法是定期检查并对发生的变化做出反应。例如，一个可能收到代码审查意见或持续集成（CI）失败的公关提交。

对于这些任务，你可以通过 /loop 触发 Claude 的运行，这会定期重新运行提示词。例如：

/loop 5m 检查我的公关提交，处理评审意见，并修复失败的持续集成。

/loop 在你的电脑上运行，因此如果你关闭它，它就会停止。你可以通过使用 /schedule 创建一个例行程序，将循环转移到云端。

4. 主动循环（Proactive loops）

触发方式：事件或计划任务，无需人类实时参与。

停止标准：每个任务在达成其目标时退出。例行程序本身会一直运行，直到你将其关闭。

最佳适用场景：周期性且定义明确的流水线工作，例如Bug报告、问题分类、迁移、依赖项升级等。

使用管理方法：将例行程序路由到更小、更快的模型，并在需要做出判断时使用能力最强的模型。

上述的基础组件，连同自动模式和动态工作流等其他 Claude Code 功能，可以组合成一个用于长期运行工作的循环。

例如，为了处理收到的反馈，你可以使用：

* /schedule 运行一个定期检查新报告的例行程序。
* /goal 定义完成的标准，并使用技能文档记录如何验证。
* 动态工作流来协调智能体，对每个报告进行分类、修复并评审修复结果。
* 自动模式让例行程序在无需停止请求许可的情况下运行。

结合在一起，提示词可以写成：

/schedule 每小时：检查 project-feedback 频道中的 Bug 报告。/goal：直到本次运行中发现的每个报告都经过分类、处理并回复才停止。在修复 Bug 时，使用工作流在三个并行工作树中探索三种解决方案，并让评审智能体进行对抗性审查。

保持代码质量

循环输出的质量取决于它周围的系统。在设计该系统时：

保持代码库本身干净：Claude 会遵循你代码库中已有的模式和约定。

给 Claude 提供一种验证自身工作的方法：通过技能记录你和你的团队所认可的标准。

让文档易于获取：框架和库的文档应包含最新的最佳实践。

使用第二个智能体进行代码审查：拥有全新上下文的评审者偏见较少，且不会受到主智能体推理过程的影响。你可以使用内置的 /code-review 技能或 GitHub 代码审查工具。

当单个结果未达到标准时，不要仅停留在修复该具体问题上，尝试将其编写到系统中，以改善未来所有迭代的表现。

管理 Token 使用

为了管理 Token 使用，循环应该有清晰的边界：

为具体工作选择合适的基础组件和模型：较小的任务不需要多个智能体或循环。某些任务可以使用更便宜、更快速的模型。

定义清晰的成功和停止标准：明确具体完成的标准，这样 Claude 就能更快地得出解决方案。

在大规模运行前进行试点：动态工作流可能会生成数百个智能体。先在一小部分工作上评估使用情况。

对确定性的工作使用脚本：运行脚本比通过步骤进行推理更经济。例如，PDF 技能可以运行一个表单填充脚本，Claude 每次只需运行该脚本，而不需要重新推导代码。

不要过于频繁地运行例行程序：使时间间隔与你所观察的对象发生变化的频率相匹配。

查看使用情况：/usage 命令按技能、子智能体和 MCP 细分近期的使用情况；不带任何参数的 /goal 显示迄今为止的轮次和 Token 使用情况；/workflows 显示每个智能体的 Token 使用情况，你随时可以停止智能体。

7. 开始使用

总结如下：

循环类型	你放手交出的部分	适用场景	建议使用的功能
轮次循环	验证步骤	正在探索或做决策	自定义验证技能
目标循环	停止条件	明确知道完成标准	/goal 指令
时间循环	触发条件	工作发生在项目外部且有固定日程	/loop, /schedule 指令
主动循环	提示词	工作是周期性且定义明确的	上述所有功能及动态工作流

要开始使用循环，请审视你已经在做的工作。挑选一个你目前处于瓶颈环节的任务，并思考你可以把哪一部分交出去：你是否能写出验证检查步骤？目标是否足够明确？工作是否是定期出现的？

一旦有了想法，运行该循环，观察结果，看看它在哪里卡壳或在哪里做过了头，不要害怕对其进行迭代。

如需了解更多信息，请阅读关于在并行运行智能体、循环、计划任务、目标和动态工作流的 Claude Code 官方文档。

https://code.claude.com/docs/en/agents

https://code.claude.com/docs/en/goal

https://code.claude.com/docs/en/routines

https://code.claude.com/docs/en/workflows#orchestrate\-subagents-at-scale-with-dynamic-workflows

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