最近 AI 圈有个新词挺火叫 Loop Engineering也就是 “循环工程”本篇文章来讲一讲带你搞清到底什么是Loop Engineering。起因是两句话Claude Code 的负责人 Boris Cherny 说他已经不怎么给 Claude 写提示词了主要是在跑一堆循环由这些循环驱动 Claude、决定下一步该干什么他的工作变成了“写循环”。另一个是小龙虾 OpenClaw 的作者 Peter Steinberger 说不要再给编程 Agent 写提示词了应该去设计那些给 Agent 写提示词的 Loop。老规矩开始前先抛几个问题你可以想想1、Loop Engineering 是什么跟 Prompt Engineering 有什么区别2、一个完整的 Loop 由哪几部分组成3、Loop Engineering 有哪些典型的使用场景一、为什么会出现 Loop Engineering过去两年大家用 Agent流程大多是这样你写一个好提示词把上下文交代清楚然后打一句看它回一句再继续打下一句。Agent 是工具但是需要人来掌握流程一来一回地推进。所以你有没有发现在这个流程中其实你自己就是那个循环。但问题是任务一复杂你的打字速度、耐心和注意力就会变成瓶颈。现在随着大模型能力越来越强在一次对话里它可能自己跑几十分钟甚至几小时。这时候再靠人去编写提示词就显得没那么有必要了尤其很多时候人给的提示词其实也是问的大模型。所以与其继续琢磨 “提示词怎么说更准”不如直接搭一个小系统让它自己找活、自己派活、自己检查、自己记下做完了什么然后自己决定下一步。工程师们给这个循环下了个定义一个递归目标。你定一个任务目标AI 自己迭代直到干完这就是 Loop Engineering。二、一个 Loop 的组成部分1、任务自动化这是整个循环的心跳到达指定时间任务能够自己启动自己去找有什么任务要干不用人手动启动任务。如果没有自动化的话那就算不上一个循环最多是一个跑过一次的脚本。2、并行隔离如果你同时跑好几个 Agent它们可能会同时写同一个文件会有并发修改问题导致任务失败所以我们必须要做好隔离。最佳实践是利用 Git 的 worktree 功能可以给每个 Agent 单独开一个分支目录这样就不会修改到对方的文件了。3、Skills/技能这就是我们之前说的 Skill用来定义任务需要的流程和规范不同任务需要的 Skill 不一样由用户来提供把任务规则写进一个文件这样大模型在自己做任务时就能够有决策依据。4、MCP 和插件这部分作用是让 Loop 能够真正连接上任务需要的工具例如底层可以走 MCP 协议让 Agent 能读 issue、查数据库、向通讯软件里发消息。5、子 Agent关键是把不同的任务交给不同的子 Agent执行例如把写代码和检查代码拆开不要让写代码的 Agent 同时负责检查代码因为它很容易手软导致放过一些问题。有时候你换一个指令不同、或者模型都不一样的 Agent 来检查代码有可能检查出来更多问题。6、记忆这部分非常重要为了持久化任务状态和关键信息可以把记忆放在一个 markdown 文件中最终落到硬盘上这样后续启动不同的对话也能够知道任务的一些背景。三、一个完整 Loop 示例可能只说理论太抽象这里举一个真实例子就明白了每天早上一个定时任务在你的代码仓库上跑。它先通过一个 Skill 去检查昨天的 CI 失败、还开着的 issue、或者最近的提交把检查出来的东西写进一个文件。对于每个任务Loop 都会开一个独立的 worktree启动一个子 Agent 去起草修复再派第二个子 Agent 对着项目规则和现有测试去检查。通过 MCP 把 PR 准备好、更新工单如果有搞不定的任务就写个列表等你处理。你有没有发现对于上面那个循环中你只是设计了它一次后面这些步骤一句提示词都不需要手写这就是一个完整的 Loop。四、常见的 Loop 应用模式上面那个例子是 Bug 修复类的循环但循环这东西换个不同场景的任务具体实现也会有些变化主要体现在两点1、靠什么信号判断对不对2、在什么条件下算干完了这两点一变其实整个循环就会跟着变现在业界已经沉淀出几种比较典型的模式通过上面的应用场景可以发现设计循环很关键的点是这个任务有没有一个大模型能自动读到、又能相对明确判断对错的信号。例如测试驱动就很经典用例全部通过完成否则就是没完成信号非常明显Agent 照着用例的运行结果一轮轮改就行。编译器驱动也一样类型错误清单就在那里清零就是任务目标这类信号明确的任务最容易设计循环。但是对于产品迭代这种就不太好搞例如 “跟设计稿对齐” 很难标准化常常得靠截图比对这种循环没法完全甩手关键节点还是要留人把关。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末2026年入行AI大模型的黄金窗口!!!AI产业正迎来前所未有的爆发式增长。从DeepSeek以百万年薪重金招募顶尖研究员到百度、阿里、腾讯等头部企业加速推进AI Agent商业化布局再到国家层面持续出台政策大力扶持数字经济与AI人才培育体系多重信号清晰指向一个共识AI的“黄金十年”已全面开启在产业浪潮的强劲推动下AI人才争夺战日趋白热化。技术迭代与场景落地双轮驱动催生海量高价值岗位。放眼未来AI领域的职业发展前景广阔无垠正涌现出大量高潜机遇堪称一片值得深耕的**“人才蓝海”**。脉脉数据显示2026年1-2月AI岗位数量同比增长约12倍增速远超新经济行业整体增幅AI岗位在全部新经济岗位中的占比也从2025年同期的2.29%跃升至26.23%几乎占据新经济招聘市场的四分之一。与此同时AI新发岗位平均月薪高达60738元较新经济行业整体平均月薪48189元高出约26%。这一切都说明一件事2026年正是入行AI大模型的黄金窗口❗️❗️最佳学习路线只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发【附赠一节免费的直播讲座技术大佬带你学习大模型的相关知识、学习思路、就业前景以及怎么结合当前的工作发展方向等欢迎大家~】大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌02适学人群应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。vx扫描下方二维码即可【附赠一节免费的直播讲座技术大佬带你学习大模型的相关知识、学习思路、就业前景以及怎么结合当前的工作发展方向等欢迎大家~】本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发【附赠一节免费的直播讲座技术大佬带你学习大模型的相关知识、学习思路、就业前景以及怎么结合当前的工作发展方向等欢迎大家~】