AI 只会走一步,缺一台发动机

上一篇收尾时我挺得意：给它装上了手，能填申请单调工具了。我琢磨着，是时候接个真活儿试试了。

结果它只走了一步，就停在那儿，等我收答案。

我丢给它一个任务：「苹果和特斯拉，现在哪家股价更高？贵多少？」

我以为它能自己搞定。它确实调了工具——查了两家公司的股票代码。然后，就没有然后了。它把查到的代码往那一放，等着我拍板。

问题出在哪，我后来才想明白：查股价得先知道股票代码。名字 → 代码 → 价格，这三步是一环扣一环的——第二步的输入，正是第一步的输出。

而单次调用只能干一件事：调一批工具，然后交答案。它没法走第二步，因为第二步要站在第一步的肩膀上。

单次调用是一个动作，循环才是一个人会干活。

我起初以为是自己 prompt 没写清楚，改了好几版，一点用没有。后来才承认：不是它笨，是我把它当成能自己走多步的东西了——它本来就没这个机制。

我不死心，给它接上了循环。同样的问题，这回它自己转起来了：

3 轮。 第 2 轮用第 1 轮的结果，第 3 轮用第 2 轮的结果。链条一环扣一环，少一环都断。

我把这三轮的记录都截了图，回头翻的时候，还是觉得有点意思。

单次调用再聪明，也干不完这种任务。差别不在脑子，在它有没有一个「回头接着走」的机制。

你也没法把三个问题一次性塞进 prompt 绕过去——代码还没查出来的时候，我根本不知道第三步里该填什么。

拆开看，就是四拍：

每一轮都把工具结果喂回去，模型重新决策一次。这套「想—做—看—再想」的循环，叫 ReAct。

这里有个细节，我想了很久才品出味道：它不是在跑一段我预先写死的流程。它是每看一步结果，就重新想下一步。

路，是它自己一步步试出来的。这也是它为什么灵活——我根本没告诉过它先查代码再查价，是它自己走通的。

换句话说，我交给它的不是一张画好的地图，只是一个工具箱，加一句「你自己看着办」。

循环有个吓人的地方，是它可能永远转下去。实测里我设了三道闸。

第一道，它不再要工具了，就收工。 第 3 轮它的 finish_reason 从 tool_calls 变成了 stop，不再吐调用请求，直接给答案。这是很理想的一种收口。

第二道，步数到顶，强制停。 我代码里最多让它转 8 轮，到顶就打断。没有这个上限，一个转不出来的循环能把 API 额度烧光。

第三道，出错就停，并如实报。 这一道有点反直觉，我单独说。

我让它算 9999/0。工具抛了 division by zero。

按我写传统程序的老习惯，这时候该弹异常、该崩了。可它没有。

那个错误被当成一条正常的结果回填给了模型。它下一轮看到「哦，除零了」，然后老实回我一句：9999÷0 无定义。

我盯着屏幕愣了一会儿才反应过来：错误从「中断」变成了「信息」。

在传统程序里，报错是流程的终点；在 Agent 的循环里，报错只是又一条线索。模型拿到它，自己决定是换个参数重试，还是就这样如实告诉你。这是它能自己恢复的底子。

以前我写程序，总想把所有错都提前堵死。这一篇让我换了思路：有些错堵不住，不如让它在路上自己长记性。

循环有个绕不开的副作用：它一轮一轮地转，结果就一轮一轮地堆进上下文。很快，上下文就塞不下了。

它记不住那么多，接下来怎么办？这是我遇到的下一个坎。

这是「AI Agent 认知地图」连载第五篇。前四篇我都在攒零件，这一篇，我第一次看着它自己把一件事走完了。