本文用通俗方式介绍 Agent Loop 的核心概念：AI Agent 如何通过“目标、计划、行动、观察、更新、验证”的循环，从简单回答问题变成真正执行任务。文章结合代码修复、错别字修改、点外卖等例子，解释工具调用、上下文管理、停止条件、权限控制和验证机制，并区分 Agent Loop 与 Agent Improvement Loop、自动化脚本、Loop Engineer 等概念，帮助读者理解

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本文介绍 Claude Code 动态工作流的核心思想：AI Agent 不应该所有任务都走同一套流程，而应根据任务复杂度、风险、模糊度和所需工作量，动态选择 Direct、Plan 或 Research 模式。文章通过简单修改、功能开发、复杂方案设计等例子，解释固定工作流的问题、三种工作流的适用场景，以及动态工作流和 Agent Loop 的关系，帮助读者理解 Agent 如何从“会做事”进一步

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