来，又来，AI 领域又来新名词了！这次是 Loop Engineering。

借此机会，大家也顺便复习下过去 3 年一些火过的名词，看还记得撒：

Prompt Engineering、RAG、Context Engineering、ReAct、Agent、MCP、Skills、Harness…

如果对 AI 工程有一定认知的同学会了解：上述名词很多都是在炒冷饭，他们很有点对某个概念再包装的嫌疑，比如：

提示词工程往前走一步，做得更复杂、更系统一点就会变成上下文工程；而如果要维护好整个 Agent/AI 所依赖的上下文环境，就会变成 Harness 工程。

所以，这次出现的名词 Loop 大概率也不会是新的，因为 Agent 的经典架构 ReAct 本来就行一个循环执行框架。

所以，这个 Loop Engineering 到底是怎么个事呢？

Loop Engineering

6 月 7 日，OpenClaw 创始人发了一条消息，大概意思是：

你不再需要为编码智能体编写提示词了，你应该设计循环来提示你的 Agent

所以，对于我这种喜欢脑补的选手，我第一反应就是这人又在**“胡吹”了，OpenClaw 在生产环境实际运行的稳定性、效率和成本**，你自己心里没一点逼数吗，还在扯循环…

Peter 本身是某产品的负责人，他说话是带有立场和产品 IP 效应的，他跟我们在说的软件日抛是一个事，这只是观点、想法，并不是真的，大家不要说风就是雨

但这次有些不一样，他不是**“一家之言”**，Claude Code、Google 的 Addy Osmani 也在对 Loop Engineering 做各种补充说明

于是，Loop 又火了，他成功击中了人类想要更简单、想要大力出奇迹的美好愿望。

那么 Loop 的价值到底在哪，他为什么要出现，他出现是为了解决什么问题呢？

Why Loop Engineering？

首先需要澄清的是：ReAct 和 Loop Engineering 不是一个事，或者不是一个层面的事。

ReAct 是 Agent 内部经典的循环架构：推理—行动—观察模式，他回答的是 Agent 每一步如何思考、如何和外部有效交互的问题；

而 Loop Engineering 不解决 Agent 架构层面的事，他在回答另一个问题：

当 ReAct（Agent Loop）已经存在后，谁来持续驱动这个 Loop？

谁来给它目标、状态、反馈、验收、停止条件和恢复机制？

所以，这里的 ReAct 是内部框架循环，他可能是 AI 工程师的活、隶属于 Agent RunTime 的范畴；

而 Loop Engineering 是外循环工程，他是需要让 Agent 持续干正事的策略、他解决的是外部任务如何持续的问题，这可以是 Agent 产品经理的工作：

大家这里听起来应该是有点懵，我举个案例做说明。传统客服 BUG 反馈链路是这样的：

1. 客服在群里反馈一个问题，值班的测试看到后先判断这是操作问题、Bug 还是需求；
2. 如果是 BUG 就转给研发，研发看代码、看日志、然后开发上线；
3. 如果不严重（体验问题）且短时间改不了就变成 Todolist 第二天处理；
4. 我们这里只关注 BUG 链路，其他逻辑略去…

这是经常会发生的流程，而程序员对此也是很烦的，谁也不想爱爱的时候被打扰；如果这里按照 Loop Engineering 的定义，逻辑就变了：

客服在群里反馈问题后（甚至客服也可以用 Agent 替代，但我们这里不讨论那么复杂的场景），Agent 自动监听并接管后续链路。

它会先判断问题类型，再收集足够的上下文：

1. 如果问题简单、低风险，Agent 可以自己修改代码、上线，并同步给程序员和客服群。
2. 如果问题有一定复杂度，Agent 会先改好代码，但不直接上线，而是发给程序员确认；程序员确认后，再继续上线；
3. 如果问题不清楚或风险较高，Agent 就停止自动执行，转人工判断；

而整个这套机制，就是我们所谓的 Loop Engineering。

至此，我相信大家也看懂了，这跟我们各个企业在推行的 AI 原生，其实是一个事情，换句话说：

Loop Engineering 不是个工程技术的事，他是个如何与 Agent 合作的事，并且这里的关注点要从人上升到组织

这个案例是我方便大家理解而类比做的说明，接下来我们看看国外大佬的案例：

Loop 的五个组件

Addy 在他那篇长文里，把一个完整的 loop 拆成了五个组件 + 一个外部记忆：

其实 Addy 也有个案例说明，但我读下来觉得太程序员了就没用，大家可以自己感受下：

一、Automations

Automations 解决的是：Agent 为什么会启动，也就是什么时候被触发的问题。

比如传统链路里，客服在群里反馈问题，得等测试、研发或者负责人看到，才会有人处理。

Loop 里第一件事，就是让 Agent 有自己的任务入口。比如客服群出现报错、打不开、支付失败、提交不了这类信息，Agent 自动监听、自动识别、自动创建任务。

所以 Automations 就没那么神秘，他就是一个规则，只要规则合理，代码就是分分钟的事情，

二、Connectors

Connectors 解决的是：Agent 如何接入真实业务系统？也就是连接机制的问题。

这东西的背后其实很不简单的，往小了说需要构建整个研发团队的信息流、往大了说需要构造整个公司体系的信息通道。

比如，客服简单一句：用户说按钮点不动，这句话本身不够处理问题。

我们去处理的时候可能需要，查订单、查日志、看用户截图、看最近发布记录…

Agent 要处理问题也是一样的，所以它必须能连接客服群、订单系统、日志系统、监控系统、代码仓库、工单系统和发布系统。

所以 Connectors 的本质是信息通道和动作通道，并且在这里大家就可以看出来了：Addy 举的案例太狭窄了，如果一般企业要用好他这个所谓的 Loop，其实需要做很多工作的。

三、Worktrees

Worktrees 解决的是：多个 Agent 或多个任务同时执行时，怎么不互相污染？

比如客服群同时反馈三个问题：支付失败（这个会直接升级为人工）、优惠券不展示、订单状态异常，Agent 不能在同一个环境里乱改。

在代码场景里，Worktrees 是独立分支和独立工作区；放到业务场景里，就是每个问题独立工单、独立分支、独立测试、独立发布判断。

Worktrees 是系统的隔离机制、也是边界的控制，我相信无论 Agent 多智能，这两年也一定不会有人胆敢用他在支付系统上面去搞事情。

四、Skills

Skills 解决的是：Agent 做事时依据什么经验、规范和 SOP？这也是我们常见的朋友了，我们知道他承担的是团队工作流的执行：

Agent 从怎么去拿上下文到拿到上下文如何去做，这都要依赖与公司的处理规则，这个规则就是 Skills：

1. 比如什么问题算 BUG，什么问题是操作问题，什么问题是需求；
2. 什么问题可以自动修，什么问题只能提方案；
3. 哪些模块低风险，哪些模块涉及支付、订单、权限、资金，必须人工确认。

在 Loop 的真实使用过程中，大家多数的工作都会变成准备各种 skill。

五、sub-agents

Sub-agents 解决的是：**一个 Agent 不应该既当运动员又当裁判。**其实就是工程解耦的思维，有点之前提示词一事一议的感觉，核心逻辑是分工：

传统流程里，本来就有分工：客服反馈、研发修复、测试验证…

Agent 接管链路后，也不能让同一个 Agent 自己判断、自己修改、自己验证。

更合理的是：一个 Agent 做问题分诊，一个 Agent 做修复，一个 Agent 做测试或 Review，复杂场景再交给程序员确认。

这里倒不是说 Agent 能力不行，多 Agent 架构是为了符合我们的习惯，毕竟单 Agent 维护起来要简单很多。

六、Memory

Memory 解决的是：Agent 如何不失忆，如何接力，如何恢复？

其实无论对于 Agent 架构，还是对于机制流程，做状态机制都是很烧脑细胞的事情。

一个 BUG 从客服反馈到最终上线，中间会经历很多状态：已监听、已分类、已查日志、已定位、已修复、测试通过、等待人工确认、已上线、已通知客服、已沉淀规则…

这里应该是 Connectors 的延续，或者说整个企业信息通道建设在这个场景可以被打散为 Memory 与 Connectors。

好了，上述就是 Addy 关于 Loop 的实践方法论。

Loop 到底是什么？

综上，我们在这里就可以为 Loop Engineering 下一个真正的定义了：

Loop Engineering 可以被看作一次 AI 原生研发团队的实践案例

或者说，是 AI 原生在研发协作场景里的一个具体切面

它甚至都不是一次完整的 AI 原生组织实践，这里切的是已从个人使用 AI 工具进入了团队流程被 Agent 接管的阶段，大家可以参考这张图：

所以，你如果问我对 Addy 《Loop Engineering》

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

这篇文章怎么看？我会说如果就我这几个月的企业咨询视角的话：

Addy 巧妙的用了一个 coding agent 的案例，展示了一次 AI 原生研发团队的雏形，并给这个案例取了一个名字 Loop Engineering

然后大家也就知道了，这个案例居然 TMD 火了：

而我真正打开去看了下，貌似大家并不了解他的内涵，甚至有人说什么提示词已死，这个犊子就扯大了…

结语

那么问题来了：为什么一个AI 原生研发团队雏形的案例，能在国内外技术圈引发如此广泛的讨论？

答案或许有些反直觉：因为绝大多数人还停留在第一层，而 Addy 已经把镜头拉到了第三层。

当前多数开发者还停留在第一层（个人工具适配层），他们的目光还聚焦在：怎么写提示词让 Agent 把代码写对；

而 Addy 在思考如何设计一套系统，让 Agent 在无人值守的情况下持续产出可用代码，这是接近第三层（组织适配）要考虑的问题。

这侧面说明当前 AI 行业的认知差距可能还是不小的，依旧是鱼龙混杂啊！

所以，为什么Loop会火？因为它踩中了一个沉默的痛点

AI Coding工具普及后，团队效率并没有等比提升

为什么会这样呢，因为机制没有匹配、因为组织结构没有匹配，而这里 Loop 的本质，还是在走机制流程的爬坡，他的目标是把隐性流程变成显式代码。

什么意思呢？意思是把每一步隐性的判断标准显性化，比如：

1. 什么样的问题算BUG？什么样的算需求变更？
2. 哪块代码可以快速修复？哪块必须经过Code Review？
3. 什么情况可以自动上线？什么情况必须等人工确认？

因为 Agent 必须依赖完整的规则和上下文才能能力最大化，所以这里 Loop 真正在做的事其实是在构造 AI 需要的舒适环境。

最后也吐槽一句，Loop Engineering 又在炒冷饭，我觉得这个概念是没必要存在的…

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