AI Agent Loops: 实战教程(Claude Code + Codex) 超实用

最近半年，AI 领域出现了一个值得关注的变化：越来越多资深开发者开始谈论一个听起来很抽象的概念——“循环工程”（Loop Engineering）。如果你用过 Claude Code 或 Cursor 这类 AI 编程工具，你可能会注意到，最顶尖的用户已经不再手动输入提示词了，而是让 AI 自己写提示词、自己调用自己、自己审查自己。

这听起来有点科幻，但正在成为现实。

这篇文章的内容来自 Owain Lewis 的一期深度教程。Owain 是一位有 20 年经验的软件工程师、工程经理和总监，现在每天都在用 AI 构建自主系统。他分享了一个核心观点：你的工作不是提示 AI，而是设计让 AI 自我驱动的循环系统。

读完这篇文章，你会理解什么是“代理循环”（Agent Loop），为什么它比手动提示更强大，以及如何用 Claude Code 和 Codex 构建两个核心循环——管理循环和工人循环。更重要的是，你会明白为什么说“AI 开发正在从写代码变成设计系统”。

为什么“循环”比“提示”更重要？

如果你用过 ChatGPT 或 Claude，你可能已经习惯了“我写提示词→AI 回复”的模式。这种模式在简单任务上很有效，但当你需要 AI 持续工作、处理复杂流程时，它就暴露了问题：你需要一直盯着、不断输入、手动推进下一步。

Owain 引用了一个关键观点：“你不再应该提示 AI 代理，而应该设计循环来提示你的代理。”

这背后的意义在于，AI 正在从“工具”变成“协作者”。工具需要你每一步都操作，协作者可以自主完成任务。而“循环”就是让 AI 自主工作的核心机制。

你可以这样理解：传统的提示模式就像你手把手教一个实习生每一步怎么做；而循环设计就像你给实习生一套标准操作流程，然后让他自己跑起来，你只需要在关键节点检查结果。

核心原理：什么是代理循环？

循环在编程中是一个基本概念——就是重复做某件事。但在 AI 语境下，循环的含义发生了变化：我们让一个 AI 代理在循环中运行。

最基本的代理循环结构是这样的：

1. 代理被定时触发或事件触发

2. 代理读取“世界状态”（比如 GitHub Issues 队列）

3. 代理执行工作

4. 代理更新“世界状态”

5. 代理进入休眠，等待下一次循环

这里有一个关键概念：控制平面（Control Plane）。当 AI 代理自主运行时，你需要一个能观察它们行为的界面。这个控制平面可以是 GitHub Issues、Linear 或其他项目管理工具。代理会在工单上更新状态、添加评论，你可以看到工单从“进行中”到“待审查”再到“完成”的流转。

值得注意的是，你永远不应该让 AI 代理在无人监督的情况下运行。控制平面就是你的监督窗口。

关键突破：两个循环的架构设计

Owain 展示了一个非常实用的系统架构，包含两个核心循环：

管理循环：让 AI 管理你的项目

第一个循环叫做“管理循环”。它的工作是自动分类和管理项目中的所有工单。

想象一下，你的项目有几十个工单，有的需要修复 bug，有的需要新功能，有的只是文档更新。传统上，工程经理需要手动分类、打标签、设置优先级。而管理循环可以自动完成这些工作：

· 扫描所有工单

· 分类为“高风险”或“低风险”

· 标记为“适合代理处理”或“需要人工介入”

· 检查工单状态是否准确

· 发现 bug 或文档问题时自动创建新工单

Owain 演示了如何用 Claude Code 实现这个循环。代码非常简单——你甚至可以让 Claude Code 自己写这段代码。核心逻辑就是：在循环中运行 Claude Code，让它使用“Backlog Manager”技能来管理整个仓库。

你可以设置一个定时任务（比如每天运行一次），让这个循环自动执行。这意味着，每天早上你醒来时，你的项目工单已经被 AI 整理得井井有条。

工人循环：让 AI 执行任务

第二个循环是“工人循环”，它才是真正产生价值的部分。

工人循环的工作流程是这样的：

1. 扫描控制平面，寻找标记为“代理就绪”且“低风险”的工单

2. 拉取工单内容

3. 执行内部工作流：

　　· 读取工单需求

　　· 编写代码

　　· 确保测试覆盖

　　· 运行相关测试

　　· 生成子代理审查代码（这是“代理提示代理”的关键）

　　· 修复审查发现的问题

　　· 创建 Pull Request

　　· 在原始工单上评论，提供工作证据

这里最精彩的部分是代理嵌套。主代理（协调者）会生成子代理来执行具体工作。子代理还可以再生成子代理。这种嵌套结构让系统能够处理更复杂的任务。

护栏设计：如何安全地让 AI 自主工作

如果你觉得让 AI 自主写代码、创建 PR 听起来有点危险，你的直觉是对的。这正是为什么护栏设计如此重要。

Owain 强调了几个关键护栏：

1. 权限限制：代理只能更新工单，不能直接推送代码或执行破坏性操作

2. 数量限制：每次运行最多处理 3 个工单，防止 token 消耗失控

3. 二次审查：即使代理已经审查了自己的代码，系统还会运行自动代码审查工具进行第二次检查

4. 状态检查：代理运行前会确保工作环境干净，没有未保存的更改

核心原则是：从简单任务开始，逐步建立信任。 先让代理处理低风险的 bug 修复和文档更新，等系统运行稳定后，再逐步委派更复杂的任务。

应用场景：这对我意味着什么？

如果你是一个开发者或技术团队的管理者，这个架构可以带来几个实际价值：

第一，24/7 的自动化工作流。 你不需要一直盯着 AI。设置好循环后，AI 会在后台持续工作。你早上醒来时，可能会看到几个高质量的 PR 等着你审查。

第二，从“写代码”到“设计系统”的转变。 你的核心工作不再是写每一行代码，而是设计让 AI 高效工作的系统。这包括定义输入输出、设置质量检查、建立反馈循环。

第三，可扩展的工程能力。 一个小团队可以处理过去需要大团队才能完成的工作量。AI 处理低风险任务，人类专注于高价值决策。

局限与展望

当然，这个方案并非万能。有几个需要注意的局限：

· 成本问题：代理循环会消耗大量 token，尤其是处理复杂任务时

· 质量波动：AI 的输出质量仍然不稳定，需要人工审查

· 依赖问题：工单之间可能有依赖关系，并行处理可能导致冲突

· 信任建立：你需要时间建立对系统的信任，不能一开始就完全放手

从更高层面看，这个趋势指向了一个更大的变化：AI 开发正在从“工具使用”转向“系统设计”。未来的开发者可能不再需要精通每一行代码，但需要精通如何设计让 AI 高效协作的系统。

Owain 在视频最后说：“设计循环，然后退出循环。”这句话点出了核心洞见：最好的 AI 系统，是那些你不需要时刻参与的系统。

对于读者来说，这意味着你需要开始思考：哪些重复性工作可以交给 AI 循环？如何设计安全护栏？如何评估 AI 的工作质量？这些问题比“如何写更好的提示词”更重要。

内容来源：Owain Lewis 丨 YouTube 频道原视频：Agent Loops: Complete Guide (Claude Code + Codex)^[1]

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参考链接

[1]https://www.youtube.com/watch?v=RVEaDvh6f5A