2026 年，会不会用 AI 不再看 Prompt（教唆词）才略了，而是要看会不会设想轮回。

上周，谷歌云 AI 总监 Addy Osmani 的一篇博客著作《Loop Engineering》激励了社区的询查。

Addy Osmani 是一位在前端开导、Web 性能优化以及 AI 开导者器具领域齐有影响力的工程师和技巧领导者。他最广为东说念主知的身份是曾任 Chrome 开导者体验团队的领导东说念主。

他所询查的「轮回工程」见地相关设想代码智能体实行轮回考据普及的步地。Addy Osmani 暗示，就算是使用同样的大模子，会不会用这种念念路，产生的落幕将会完全不同。

让咱们望望这篇著作是怎样说的：

「轮回工程」（Loop engineering）指的是不再由你亲身向编程智能体（coding agent）发送指示，而是设想一套系统来自动推行这一过程。这里的「轮回」不错清爽为一种递归式打算：你设定一个意图，AI 则不停迭代直至任务完成。这一模式大致包含五个中枢组件，而 Claude Code 和 Codex 当今齐已具备了这全部五个要素。

我驯服，这很可能就是咱们翌日与编程智能体调解的主流步地。不外，当今尚处于早期阶段，我对此持保留气派；此外，你必须非常照应 Token 老本问题（把柄 Token 预算的充裕程度，使用模式可能会有一丈差九尺）。同期，怎样确保代码质料不下滑亦然个问题，东说念主们对于产出低质料代码的担忧不无兴味。话虽如斯，让咱们深入探讨一下这究竟是怎样一趟事。

龙虾作家 Peter Steinberger 最近指出：「你不应再径直向编程智能体发送指示，而应设想大致自动向智能体发送指示的『轮回』。」

Anthropic 旗下 Claude Code 的发扬东说念主 Boris Cherny 也抒发了雷同的不雅点：「我不再径直向 Claude 发送指示了。我运行着一些轮回设施，由它们发扬向 Claude 发送指示并决定下一步作念什么。我的责任酿成了编写这些轮回设施。」

那么，这一切具体意味着什么呢？

畴前轻便两年里，欺诈编程智能体完成任务的步地等闲是：编写高质料的教唆词（prompt）并提供富有的迤逦文信息。你输入指示，搜检响应，再输入下一条指示。智能体就像一件器具，你弥远执着它，进行着一轮又一轮的交互。那种模式某种程度上一经逾期了 —— 至小数多东说念主觉得它行将成为畴前式。

如今，你需要构建一个小系统来发现任务、分派任务、查验落幕、记载进程并决定下一步举止；由这个系统去驱动智能体，而不是由你亲身起原。我之前写过对于「智能体救济框架工程」（agent harness engineering）的内容 —— 即构建单个智能体运行的环境，以及「工场模子」（即构建软件的系统）。「轮回工程」则处于救济框架之上：它基于定时器运行，能生成微型提拔设施，并能已毕自我驱动。

令我骇怪的是，这已不再只是是对于「器具」的问题了。一年前，若是你想要已毕这种轮回，常常需要编写一大堆 Bash 剧本，并耐久调治这堆代码 —— 那是完全属于你个东说念主的东西。如今，这些组件已径直内置于居品之中。

Steinberger 建议的要素清单险些完全对应于 Codex 应用，同期也基本适用于 Claude Code。一朝你发现两者的模式如出一辙，便无需再纠结于聘任哪款器具；你只需设想一套责任闭环，岂论身处哪个平台，这套进程齐能顺畅运行。

五大要素及猜想说明

一个完好的责任闭环需要五个要素，外加一个用于存储信息的载体：

按预定计划自动运行，并能自主进行任务发现与分拣的自动化机制。

救济多责任树（worktrees）机制，能确保并行责任的智能体互不侵略。

用于记载神气常识的 skill 模块，幸免智能体在枯竭信息时只可靠「猜」来行事。

插件与邻接器，用于将智能体接入你现存的器具链中。

子智能体机制，已毕由一个智能体构念念决策，而由另一个进行考据的调解模式。

终末是第六个要素：记念存储。这不错是一个 Markdown 文献、一块 Linear 看板，或是任何独处于单次对话除外、用于记载已完成责任及后续计划的载体。这听起来似乎微不及说念，但这恰是所有耐久运行的智能体所依赖的环节机制 —— 正如我在探讨「耐久运行智能体」时所分析的，模子在两次运行之间会渐忘所有信息，因此记念必须存储在磁盘上，而不成仅依赖迤逦文（context）。智能体会渐忘，但代码仓库（repo）会保留记载。

如今，Claude Code 与 Codex 已具备了上述全部五个要素。

固然各处的定名略有相反，但中枢功能是一样的。让咱们一一探讨，因为说真话，细节常常决定了一个轮回（loop）是能慎重运行，如故会悄无声气地出现多样问题。

自动化（Automations）

中枢驱能源

恰是自动化让「轮回」名副其实，使其不单是是一次性的单次运行。在 Codex 应用中，你不错在「自动化」标签页创建一个任务，指定神气、要运行的教唆词、推行频率，以及是在土产货检出（local checkout）的代码上运行，如故在后台责任树（background worktree）上运行。发现问题的运行落幕会进入「分类收件箱」（Triage inbox），而未发现问题的运行则会自动存档 —— 这十分肤浅。OpenAI 里面欺诈它来处理一些没趣琐碎的任务，比如逐日问题分类、回来 CI 失败情况、撰写提交选录，或是查找上周有东说念主引入的 Bug。

此外，自动化任务还不错调用 skill，从而保证重叠性任务的可调治性：你只需触发 $skill-name，而无需将一大段冗长的指示硬塞进一个没东说念主会去更新的调整竖立里。

Claude Code 已毕了同样的打算，但选定的是调整（scheduling）和 hooks 机制。你不错使用 /loop 按固定间隔运行教唆词或号召，不错诞生 cron 任务，不错通过钩子在智能体人命周期的特定节点触发 Shell 号召，或者将其推送到 GitHub Actions，以便在你合上条记本电脑后任务仍能不绝运行。理念完全一致：界说一个自主任务，设定推行节拍，让落幕自动响应给你，而无需你亲身四处查验。

还有一个值得了解的会话内原语（primitive），它更逼近本文的主题。/loop 是按节拍重叠运行的；而 /goal 则会连接运行，直到称心你设定的条目为止。在每一轮运行扫尾后，会有一个独处的微型模子来查验任务是否完成，这意味着编写代码的智能体并不发扬评估落幕。你只需设定雷同「test/auth 目次下的所有测试通过且代码查验（lint）无误」这样的打算，然后就不错去作念别的事了。

Codex 也有同样的功能，同样称为 /goal：它跨轮次连接责任，直到称心可考据的住手条目，并救济暂停、收复和消逝操作。同样的机制，同样的器具 —— 这恰是贯串整篇著作的模式。

这就是将责任效用呈现出来的要津。轮回的其余部分发扬对它进行操作。

Worktree（责任树）

幸免并行操作激励参差词语

一朝运行多个智能体，文献冲突就会导致失败。两个智能体写入统一个文献，就像两个工程师在未疏浚的情况下修改统一溜代码一样令东说念主头疼。Git Worktree 处理了这个问题：它是在统一仓库历史基础上、位于独处分支上的独处责任目次，因此一个智能体的修改全齐不会影响另一个智能体的检出（checkout）内容。

Codex 内置了对 Worktree 的救济，允很多个线程同期访谒统一个仓库而互不侵略。Claude Code 也通过 Git Worktree 提供了同样的隔断机制：使用 --worktree 标识不错在独处检出环境中开启会话，KPL投注app中国官方下载或者在子智能体上诞生 isolation: worktree，让每个提拔智能体得回一个全新的检出环境，并在职务扫尾后自动计帐。我在「编排老本」（orchestration tax）一文中探讨了其中的东说念主为身分：Worktree 处理了机械性的冲突问题，但东说念主依然是瓶颈所在 —— 决定你能践诺运行若干个智能体的是你的代码审查才略，而不是器具自己。

Skills

无需每次齐从新解释神气

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「技巧」机制能让你解脱那种像金鱼一样、在每次会话中齐要反复解释神气配景的窘境。这两种器具选定同样的形势：一个包含 SKILL.md 文献的文献夹（其中存有指示和元数据），以及可选的剧本、参考贵府和资源文献。Codex 会在用户通过 $ 或 /skills 调用时，或者当任务与技巧描述匹配时自动运行该技巧 —— 这恰是精确、平实的描述要优于花哨描述的原因。Claude Code 的运作步地也如出一辙，我在「智能体技巧」一文中详备阐述了这一模式。

「技巧」亦然处理「意图老本」反复糟践问题的环节。智能体每次会话齐是从零开动的，它会自信地填补你意图中的任何空缺。而「skill」就是将这些意图（如沿袭成习的圭表、构建技艺、诸如「因为某次事故是以咱们不这样作念」之类的资格教授）显式地记载下来；只需编写一次，智能体每次运行时齐会读取。若是莫得技巧，轮回会在每个周期从零开动从新推导所有这个词神气；有了技巧，常识积贮就能产生叠加效应。率先要明确一丝：Skill 指的是创作形势，而 Plugin 则是委用它的步地。当你需要在不同代码仓库间分享 Skill，或者将多个 Skill 组合在一说念时，就不错把它们打包成 Plugin。这一逻辑在 Codex 和 Claude Code 中均适用。

Plugins 与 Connector

让「轮回」大致与你的践诺器具交互

若是一个「轮回」只可访谒文献系统，那它的才略将十分有限。基于 MCP 构建的邻接器（Connectors）则突破了这一局限，让智能体大致读取 Issue 跟踪系统、查询数据库、调用预发布环境（staging）的 API，致使在 Slack 上发送音尘。由于 Codex 和 Claude Code 齐救济 MCP 圭臬，因此你为其中一个编写的邻接器，等闲也能径直在另一个中运行。此外，插件将邻接器和 Skill 整合在一说念，肤浅你的团队成员一键装配并使用整套竖立。

而不是完全凭记念重新重建。

这就是「只会说『训诲决策如下』的智能体」与「能自动提交 PR、关联 Linear 工单并在 CI 通事后在频说念示知的轮回」之间的区别。恰是因为有了邻接器，轮回才能在你的践诺环境中选定举止，而不单是畅谈它「若是能操作的话」会作念什么。

子智能体

将「推行者」与「查验者」分离

在轮回机制中，最有用的结构性设想莫过于将编写代码的扮装与查验代码的扮装分离开来。发扬写代码的模子在评估我方的「功课」时常常过于优容；而另一个领有不同指示（巧合致使使用不同模子）的智能体，则能发现第一个智能体因自我合理化而忽略的问题。

Codex 仅在你明确要求时才会启动子智能体，让它们并走运行，终末将落幕汇总为一个谜底。你不错通过 .codex/agents/ 目次下的 TOML 文献界说我方的智能体，每个智能体包含称呼、描述、指示以及可选的模子和推理强度诞生；这样，你的安全审查员不错是高推理强度的广漠模子，而发扬探索任务的智能体则不错是快速、只读的轻量级模子。Claude Code 也有雷同机制，欺诈 .claude/agents/ 中的子智能体和智能体团队在彼此间传递任务。在这两种器具中，常见的扮装单干等闲是：一个发扬探索，一个发扬已毕，另一个把柄圭表进行考据。

我之前曾两次阐述过这一理念：一次是将其称为「代码智能体编排（orchestra）」，另一次则称之为「招架式代码审查」。之是以在轮回机制中这一丝尤为进攻，是因为轮回是在你无东说念主值守的情况下运行的；惟有领有一个你的确信任的考据者，你才能闲适地离开。子智能体确乎会糟践更多 Token（因为每个智能体齐要独处进行模子调用和器具操作），因此应将资源参预到那些值得获取「第二意见」的要津中。这其实亦然 Claude Code 的 /goal 号召在底层运作的旨趣：由一个全新的模子（而非推行任务的阿谁模子）来判断轮回是否扫尾 —— 行将「推行者」与「查验者」分离的原则应用到了隔断条目的判定上。

一个轮回的典型形态

将这些组件组合起来，单一的推行流就酿成了一个微型为止面板。以下是我等闲选定的一种模式。

针对代码仓库，每天早上运行一次自动化任务。它的教唆词（prompt）会调用一个「分诊」技巧（triage skill），该技巧读取昨天的 CI 失败记载、未处理的问题（open issues）和最近的代码提交，并将分析落幕写入 Markdown 文献或 Linear 看板中。对于每一项值得处理的问题，进程会创建一个独处的责任树（worktree），并嘱咐一个子智能体（sub-agent）草拟训诲决策，随后由第二个子智能体把柄神气的既有技巧和现存测试用例对该草案进行审查。

通过邻接器（connectors），该轮回大致自动创建 PR 并更新工单现象。但凡轮回无法处理的事项，齐会进入「分诊收件箱」恭候我亲身处理。现象文献是所有这个词系统的中枢，它记载了已尝试的操作、已通过的任务以及未完成的责任，确保明早的运行能从今天中断的地方不绝进行。

纪念一下你践诺作念了什么：你只进行了一次设想，而无需针对后续的每一技艺单独下达指示。这恰是 Steinberger 不雅点的具体已毕；岂论是在 Codex 如故 Claude Code 中，其轮回逻辑齐是一样的，因为底层的组件是同样的。

轮回仍然无法代劳的事项

轮回编削了责任步地，但并未将你从责任中剔除。事实上，跟着轮回才略的普及，有三个问题反而会变得愈加毒手，而非变得粗陋。

考据责任依然由你发扬。一个无东说念主值守运行的轮回，也可能在无东说念主监督的情况下犯错。将考据子智能体与推行子智能体分离开来，其想法恰是为了赋予轮回所声称的「已完成」现象以实质兴味 —— 即便如斯，「已完成」也只是一种声明，而非可信的讲解。有句适用于 AI 时期代码审查的话：你的职责是委用那些经你阐明同往常运行的代码。

若是你疏于调治，你对代码的清爽就会冉冉退化。轮回委用非你亲手编写代码的速率越快，现存代码与你践诺掌执情况之间的领域就越大。这就是「清爽债务」（comprehension debt）；除非你亲身阅读轮回生成的代码，不然高效的轮回只会让这种债务积贮得更快。

没错，那种看似炫耀的现象常常伴跟着风险。当轮回自动运行时，东说念主很容易废弃独处念念考，转而全盘接收它给出的落幕。我称之为「认识纳降」（cognitive surrender）。设想轮回时，若能保持判断力，它即是良方；若只是为了遁入念念考而设想，它便成了加快恶化的催化剂 —— 同样的手脚，落幕却人大不同。

构建轮回，谨守工程师本质。我觉得这预示了咱们责任步地的演变地方。话虽如斯，若是我不亲身审查代码，或者完全依赖自动化轮回来训诲问题，居品的质料就会受损。我只怕会堕入恶性轮回，越陷越深。

天然，你不错入辖下手构建这些轮回，但别忘了，径直向智能体下达指示依然行之有用。环节在于找到安妥的均衡点。

同样的轮回机制，因使用者不同，落幕也可强人大不同。两个东说念主构建完全同样的轮回，可能会得出完全违抗的论断：一个东说念主欺诈它来加快处理我方深切清爽的责任，而另一个东说念主则欺诈它来透澈逃避对责任的清爽。轮回自己无法辨认这两者，但你能。

正因如斯，设想轮回比编写教唆词更具挑战性。

这是工程责任，并未变得更舒缓。并非责任自己变粗陋了，而是环节的杠杆点发生了飘摇。

去构建这个轮回吧。但构建时KPL投注app中国官方下载，要怀着一种「昂然深耕工程领域」的心态，而不单是是作念一个只会按下启动键的东说念主。