设计一个自行驱动 Agent 的多步任务循环
本文提出了一个让 AI Agent 自主完成多步任务的循环架构,核心在于用代码构建一个自动化的提示生成系统,而非手动编写单个提示。文章详细拆解了该循环的五个组成部分:定义验收标准(done check)、从状态构建上下文而非每次手写指令、执行操作并捕获所有输出、将失败结果作为反馈闭合到下一轮提示中,以及设置硬性停止条件(最大轮次、成本上限)。作者通过一个修复登录Bug的实例展示了循环如何运行,并指出实际开销来自多轮调用,而非单次代码生成,因此止损条件至关重要。此外,将反复出现的操作封装为可复用技能是提升长期价值的关键,而初学者常犯的错误包括缺乏退出条件、手动干预提示和丢弃失败输出。适合希望从单次提示工程转向构建Agent控制流的开发者阅读。