什么是 Loop? 最近几天比较火~
Loop 就是智能体循环(agent loop):模型不再是"收到一段指令 → 吐一个结果"就结束,而是进入一个循环体——推理 → 行动 → 观察结果 → 再推理,直到任务真正完成才退出。图右边虚线框里那个会绕回来的结构,就是 loop。
它本质上是把软件工程里早已成熟的做法搬进了 AI:REPL、事件循环、while 循环——都是"反复执行直到条件满足"的结构。Loop 只是把"循环体"换成"模型的思考 + 工具调用"。
为什么它能取代提示词?
关键不在"循环"这两个字,而在于它把复杂度的承载位置从"你的文本"搬到了"系统结构"上。我给你拆成四层:
1. 从"描述怎么做"变成"定义做什么"
提示词是一种静态编码——你必须预先想清楚完成任务的每一步,然后用自然语言写下来。问题在于:真实任务你根本没法预先想全。一个投资分析,到底要先查财报还是先看行业?取决于查到什么。提示词写死了路径,而 loop 让模型根据每一步的真实反馈决定下一步。你只给目标和能力边界,路径是动态生成的。
2. 上下文从"塞进去"变成"长出来"
提示词的威力取决于你能在上下文窗口里塞多少信息——但很多信息你事先不知道需不需要。Loop 里,每次工具调用、每次观察都会自动追加到上下文里。上下文不是你预算好的一次性投入,而是随着循环动态生长的。模型需要什么,就去取什么。
3. 有