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大家好，我是Tony Bai。

在前一篇中，我们分享了 OpenAI 联合创始人、现Anthropic独立研究员 Andrej Karpathy 的一线手记《LOOPS.md》。他一针见血地指出：“Prompt 是你写完一次就忘的东西，而 Loop（循环）才是你睡觉时仍在为你工作的系统。” 提示词的杠杆效应已经见顶，现在的竞争维度，是“循环工程（Loop Engineering）”。

但是，具体到工程实践中，我们该如何设计这些循环？

AI 圈知名技术专家 Rahul (@sairahul1) 梳理总结了当前工业级 AI 生产系统中最核心的 20 个“循环设计模式”（Loop Design Patterns）。

正如传统的软件工程有《设计模式》（Design Patterns）作为圣经，AI 时代的软件工程也正在迎来它自己的范式。正如Rahui所说“Agent 只是干活的工人，而 Loop 才是让工人不断自我进化的机制”。普通工程师和年薪百万的资深 AI 架构师之间，差的正是这套循环设计的功力。

从代码纠错、多角色博弈、动态规划，到让系统自我重构的终极优化循环。这 20 个模式，将彻底帮你告别单次调用的“拼运气”时代，跨入工业级 Agent 系统的大门。

以下为译文全文：

大多数 AI 工程师只知道如何构建一个 Agent（智能体）。

但极少数人知道如何构建一个在第一次尝试失败后，能够自主变得更好的系统。

而这，正是年薪百万与普通工程师之间的鸿沟。

两者的本质区别在于：

• Agent（智能体） 只是一个干活的工人。
• Loop（循环） 才是让这个工人不断改进的机制。

今天，在生产环境（Production）中运行的最强大的 AI 系统，绝不是靠单次模型调用（Single Model Call）支撑起来的。

它们全部都是“循环（Loops）”。

生成（Generate） ->  评估（Evaluate） -> 学习（Learn） -> 改进（Improve）

周而复始。

直到输出结果真正达到优秀标准。

以下是频繁出现在工业级 AI 系统中的 20 个循环设计模式。

建议收藏，你迟早会用到它们。

Agent vs 循环

• 老方法（单次调用）：输入 Prompt -> 获得 Response -> 结束。
• 新方法（循环模式）：生成 -> 批判 -> 重写 -> 打分 -> 重试 -> 记忆 -> 改进。

前者就像一个工厂临时工，干完一次就走人。

后者则像一个卓越的正式工：研究每一次失误，重新改写操作手册，让自己的工作在每一个班次都提升 3%。

目前正在交付生产级 AI 的顶尖团队，早就不再死磕怎么写出更好的提示词（Prompt）了。

他们正在构建更好的循环（Loops）。

第一类：质量提升循环 (Quality Improvement Loops)

（核心目的：在输出结果离开系统前，使其质量达到极限）

1. 生成 -> 批判 -> 重写 (Generate -> Critique -> Rewrite)

这是 AI 工程中最核心、最重要的循环。

生成输出 -> 批判者（Critic）进行审查 -> 生成者（Generator）根据反馈重写。不断重复，直到达到质量阈值。

这不是用一个模型搞定一切，而是两个角色，一条流水线。

[生成者 Generator] → 产出初稿
[批判者 Critic]    → "第 3 段很模糊。缺乏论据支撑。语气不够专业。"
[生成者 Generator] → 根据批判意见进行重写
[批判者 Critic]    → "有进步，但结论部分仍然偏弱。"
[生成者 Generator] → 完成最终重写

• 适用场景：文案写作、代码审查、报告撰写、战略规划书、销售开发信。
• 核心洞察：负责生成的模型，往往不是评估自身输出的最佳裁判。让一个独立的“批判者”角色去挑刺，总能找出生成者忽略的盲点。

2. “打分-重试”循环 (Score-and-Retry Loop)

生成 -> 打分。如果低于阈值，则重试。

极度简单，极度强大，却在实践中被严重低估。

score = evaluate(output)

while score < threshold:
    output = generate(prompt)
    score = evaluate(output)
    attempts += 1
    if attempts > max_retries:
        return best_so_far # 达到最大重试次数，返回目前最好的结果

• 适用场景：当质量可以被客观量化时（如数据提取准确率、格式合规性、事实正确性、线索评分）。
• 核心设计：生成者并不知道自己正在被考核，只有评估者（Evaluator）掌握打分标准。这种角色上的隔离，正是该模式的精髓。

3. 多重批判者循环 (Multi-Critic Loop)

单个批判者难免会有盲点。

那就引入四个。

• 正确性批判者：信息是否事实准确？
• 风格批判者：表达是否清晰、文笔是否流畅？
• 安全批判者：内容是否合规、是否安全？
• 领域批判者：是否达到了行业专家的标准？

每个批判者独立进行评估。

最终的输出必须同时通过这四个维度的审核，才能获准出库。

• 适用场景：医疗 AI、法律文件审查、财务分析、受监管的内容生成。

4. 对抗式批判循环 (Adversarial Critique Loop)

在这个模式中，批判者的唯一任务就是摧毁（Break）生成者的答案。

不帮忙优化，只负责挑刺和否定。

对抗式批判者会提出以下灵魂拷问：

• “这里有哪些假设是不成立的？”
• “缺失了哪些关键证据？”
• “如果是一个怀疑论者会怎么反驳？”
• “这里看似自信的结论，哪些其实是错的？”

生成者随后必须进行自我辩护或重写。

只有经受住这一轮轮猛烈攻击后存活下来的答案，才是最好的答案。

• 适用场景：前沿研究综述、投资逻辑审查、战略规划、风险评估。

5. 评审团共识循环 (Judge Ensemble Loop)

单个裁判的打分往往伴随着噪声（Noise）。

让五个裁判联合打分，就能抹平这种噪音。

将同一个输出结果送入多个独立的评估器（Evaluators）中，汇总并计算平均分。只有在获得高度共识（High Consensus）的情况下，系统才会继续推进。

• 适用场景：单模型评估结果不稳定、任务容错率极低、边界极端情况（Edge Cases）至关重要的场景。

第二类：记忆循环 (Memory Loops)

（核心目的：从历史经验中学习，让下一次运行变得更聪明）

6. 反思循环 (Reflexion Loop)

这是目前存在的最重要的自我进化（Self-Improvement）设计模式。

Agent 执行失败 -> 分析失败原因 -> 将教训存入记忆库 -> 带着这段教训（写入 Context）重新尝试。

每一次迭代，都比上一次更聪明。

尝试 1: 失败了
反思: "我假设了 X 成立，但实际上 X 是错的。下次一定要先验证 X。"
尝试 2: 注入教训 → 获得部分成功
反思: "变好了。但我漏掉了步骤 Y。需要增加对 Y 的检查。"
尝试 3: 成功

这就是“会失败一次的系统”与“只会在同一个地方摔倒一次的系统”之间的本质区别。

7. 记忆更新循环 (Memory Update Loop)

在每次任务结束后，雷打不动地记录并固化三件事：

• 做出了什么决策？
• 最终带来了什么结果？
• 如果重来一次，会有什么不同的做法？

未来的每一次运行，都会自动继承这些知识库。

系统运行到第 6 个月时的表现，和第 1 个月时相比会有天壤之别，因为它已经阅读了自己长达 6 个月的成长史。

8. 错误档案库循环 (Error Library Loop)

把每一次失败都存进“错题本”。

不管是错误的回答、糟糕的输出、失败的执行，还是遇到的极端 Edge Case。

在执行任何新任务之前，系统会首先检索错题本：如果存在类似的失败记录 -> 在任务开始前，直接将已知的修正方案写入执行策略。

确保系统绝不在同一个地方跌倒两次。这是目前生产环境中最被低估的模式。

9. 成功案例库循环 (Success Pattern Loop)

大多数工程师只记得记录失败。

但你也需要记录成功。

当一个任务完成得很漂亮时：保存它的执行路径 -> 保存当时的 Context -> 保存促成成功的关键因素。

在面对类似任务时，检索并复用这些成功模式。不仅要从错误中吸取教训，更要从胜利中复制经验。

10. 记忆压缩循环 (Memory Compression Loop)

记忆会无休止地膨胀。

而无限的、杂乱的原始记忆，等同于无法使用的垃圾。

当积累了 N 条记忆项后，系统自动启动压缩机制：将大量具体的细碎记忆 -> 升华为更高级别的抽象规律（Abstractions）。

【压缩前】：
"任务 A 失败了，因为存在 X 问题"
"任务 B 失败了，因为存在 X 问题"
"任务 C 失败了，因为存在 X 问题"

【压缩后】：
"底层规律：X 会直接导致失败。执行任何任务前，务必优先检查 X。"

保持上下文窗口（Context）永远干净清爽，让关键规律随时可读，确保系统高速运行。

第三类：规划循环 (Planning Loops)

（核心目的：当现实发生变化时，能够动态调整路线）

11. 规划 -> 执行 -> 重新规划 (Plan -> Execute -> Replan)

AI Agent 设计中最常见的错误，就是把最初的规划当成一成不变的圣旨。

再完美的规划，在碰撞现实的瞬间也会碎落一地。

该模式的核心路径是：

制定规划 -> 执行当前步骤 -> 观察实际结果 -> 更新规划 -> 继续前行

它不是一条线性的瀑布流（Waterfall），而是一个不断收敛的螺旋（Spiral）。每一圈迭代，都在拉近与目标的距离。

• 适用场景：外部环境动态变化、任务步骤之间存在强依赖、长周期（Long-Horizon）复杂任务。

12. 动态工作流循环 (Dynamic Workflow Loop)

绝大多数 AI 流水线（Pipelines）都是死板固定的：步骤 1 -> 步骤 2 -> 步骤 3，永远如此。

而动态工作流会根据中间结果在运行时决定自己的形状：

• 如果步骤 1 的输出是 A -> 走分支 X；

• 如果输出是 B -> 走分支 Y；

• 如果输出是 C -> 直接跳过步骤 2，执行步骤 5。

• 适用场景：多文档深度调研、多渠道客服自动路由、个性化内容自适应生成。

13. 目标分解循环 (Goal Decomposition Loop)

当一个极其庞大、模糊的目标进入系统时：

1. 系统将其拆解为若干子目标（Subgoals）；
2. 每个子目标再细化为具体任务（Tasks）；
3. 每个任务继续拆解为执行步骤（Steps）；
4. 持续递归拆解，直到每一个最小单元都小到可以通过单次模型调用（Single Call）完美搞定。

大目标: "写一份详尽的竞品分析报告"
  |
  ├─ 子目标 1: "定位排名前 5 的直接竞品"
  ├─ 子目标 2: "分析每个竞品的核心功能点"
  ├─ 子目标 3: "对比彼此的价格模型"
  └─ 子目标 4: "找出市场空白与破局点"
        |
     每个子目标 → 拆解为任务 → 转化为底层的单次 API 调用

在系统有能力开始干活之前，这个拆分循环绝不停下。

14. 进度自评循环 (Progress Evaluation Loop)

每执行 N 个步骤，系统都需要强行停下来问自己：“我们当前采取的动作，真的正在拉近我们与终极目标的距离吗？”

如果是：继续执行当前策略。
如果否：果断切换策略、寻找新工具，或者重修路线图。

Agent 绝不应该只会盲目地执行命令，它必须具备进度监控（Self-monitoring）的能力。

• 适用场景：长时间运行的调研 Agent、需自主运行数天的自动化任务、自动 Debug 的编程 Agent。

15. 约束满足循环 (Constraint Satisfaction Loop)

不达目的，誓不罢休。在所有硬性约束被完全满足之前，循环永远在后台运转。

while not all_constraints_satisfied(output):
    output = improve(output, unsatisfied_constraints)

# 必须通过的约束硬性指标：
constraints = [
    budget_under_limit,      # 预算未超支
    quality_above_threshold, # 质量达标
    latency_under_200ms,     # 延迟低于200毫秒
    tone_matches_brand,      # 语气符合品牌调性
    no_hallucinations        # 无幻觉成分
]

这在真实的商业化生产系统中非常普遍：只要有一条业务规则（Business Rule）没有通过，这个输出在系统内部就绝对不算完工。

第四类：探索循环 (Exploration Loops)

（核心目的：通过尝试多条路径，榨出最优解）

16. 分支探索循环 (Branch-and-Explore Loop)

不要把赌注押在单一条路上。

同时向多个方向展开探索。

paths = [
    generate(approach="conservative"), # 保守方案
    generate(approach="aggressive"),   # 激进方案
    generate(approach="creative")      # 创意方案
]

# 对所有方案进行打分评估，挑出最优解
scores = [evaluate(p) for p in paths]
best = paths[scores.index(max(scores))]

横向对比所有尝试的产出，选择表现最好的那条分支，无情丢弃其余分支。

• 适用场景：文案多版本测试、架构决策评估、多路径 Debug 假说验证、A/B 测试生成。

17. 树搜索循环 (Tree Search Loop)

“分支探索循环”仅仅是在广度上展开了一层。

而树搜索（Tree Search）则可以根据需要向纵深无限延伸。

展开最具潜力的节点，剪掉最弱的分支。不惜代价持续探索，直到在树的深处挖出正确答案。

根节点 → 展开分支 [A, B, C]
  ├─ 节点 A → 展开 [A1, A2] （系统评估 A 很有前景，继续深挖）
  ├─ 节点 B → 剪枝剪掉      （系统评估 B 表现太差，在此止步）
  └─ 节点 A1 → 展开 [A1a, A1b]
        └─ A1a → 找到最优解! ✓

• 适用场景：高度复杂的推理链、多步骤的长程规划、代码库级别的重构与 Debug。
• 代价：虽然计算资源消耗极高，但它能完成单次 API 调用永远无法企及的复杂任务。

18. 辩论循环 (Debate Loop)

准备两个 Agent。针对同一个议题，站在完全相反的立场上。

Agent A 负责正方立论，Agent B 负责反方驳斥。

在每一轮辩论中，双方都在无情地挑战对方的假设、要求对方出示证据、戳破对方的逻辑漏洞。

最终的正确答案，不是在妥协和共识中产生的，而是在激烈的冲突和对抗中被逼出来的。这种对抗性的张力，能把单 Agent 盲目自信下隐藏的所有死角全部逼成显形。

• 适用场景：投资决策、战略规划论证、重大风险评估、深度学术/行业批判。

第五类：系统优化循环 (System Optimization Loops)

（核心目的：让循环本身具备自我优化的元能力）

19. Prompt 自动优化循环 (Prompt Optimization Loop)

大多数普通工程师写好一个 Prompt 之后就再也不动它了。

而自动优化循环打破了这一现状。在这套系统里：

1. 系统对每一次任务的输出进行打分；
2. 定位到哪些场景下 Prompt 表现最差、导致了失败；
3. 自动重写并升级 Prompt 以修复这些已知漏洞；
4. 重新运行测试集并重新评分。

整个 Prompt 的进化过程完全自动化，不需要任何人类插手。

current_prompt = "请帮我总结这份文件。"

for iteration in range(max_iterations):
    outputs = [run(current_prompt, doc) for doc in test_set]
    scores = [evaluate(o) for o in outputs]
    avg_score = mean(scores)
    
    if avg_score >= target:
        break # 达到目标分数，退出优化
        
    # 筛选出低于阈值的失败案例
    failures = [o for o, s in zip(outputs, scores) if s < threshold]
    # 根据失败反馈，让模型自我重写升级 Prompt
    current_prompt = improve_prompt(current_prompt, failures)

今天，在最顶尖的 AI 生产系统中运行的最强 Prompt，早就不是由人类手工写出来的了。

它们，是被系统自己“繁衍和进化”出来的。

20. 工作流自我重构循环 (Workflow Optimization Loop)

这是整套框架最迷人、最硬核的部分。

它实现了“用循环去优化循环本身”（The loop improves the loop）。

系统在运行过程中，会不断、精确地测量自己的各项体征：

• 延迟（Latency）：每一个原子步骤耗时多久？
• 成本（Cost）：每一次调用消耗了多少 Token？
• 质量（Quality）：每个核心节点输出的评分如何？

接着，它开始动刀修改自己的工作流。

嫌系统运行太慢？它会自动将两个可以并行的串行步骤改为并行（Parallelize）。
嫌运行成本太贵？它会在质量不降级的前提下，自动把某个昂贵的 GPT-4 节点替换为小尺寸模型（Cheaper Model）。
发现某段输出质量下滑？它会在这个节点输出前，自动安插一个批判者（Critic）角色进行强行拦截。

metrics = measure_workflow(outputs, latency, cost)

if metrics.latency > target_latency:
    # 延迟超标，自动改写工作流，将慢步骤改为并行执行
    workflow = parallelize(slow_steps)
    
if metrics.cost > budget:
    # 预算超支，自动在非核心步骤替换为更低廉的模型
    workflow = replace_with_cheaper_model(high_cost_steps)
    
if metrics.quality < threshold:
    # 质量不达标，自动在关键出口前强行塞入一个 Critic 拦截节点
    workflow = add_critic_before(final_output_step)

至此，真正具备“自我进化”能力的终极系统诞生了。

它不仅在改进它输出的数据，它在重写它自己的生命结构。

20 个模式背后的统一灵魂

尽管这 20 个设计模式形态各异，但如果你把它们的骨架抽离出来，你会发现它们都共享着同一个底层公式：

$$\text{行动 (Act)} \rightarrow \text{观察 (Observe)} \rightarrow \text{评估 (Evaluate)} \rightarrow \text{调整 (Adjust)}$$

行动 -> 观察 -> 评估 -> 调整

这就是全部的秘诀。

不要指望第一枪就能打中靶心。第一枪的产出，永远只是一个粗糙的起点。

而循环（Loop），才是将一个简陋的起点，淬炼成工业级可用产品的唯一熔炉。

大多数工程师认为智能体是未来的发展方向

大多数普通人依然坚信“Agent”就是大模型的未来。

但真相是：Agent 只是打工的工人。Loop，才是让工人每天自我进化的机制。

当前 AI 行业最底层的范式大转移，根本不是在追求更好的基础模型，而是研发思路的彻底倒转：

• 过去式：Prompt -> Response（一锤子买卖）
• 进行时：Generate -> Evaluate -> Learn -> Improve（无限循环进化）

那些真正掌握了 “循环设计（Loop Design）” 精髓的团队，从来不会浪费时间去祈祷模型给个好提示词。

他们构建的系统，在部署上线后的每一天，都在人类看不见的后台默默地自我进化。

去构建循环吧，让它在你睡觉时，替你改变世界。

小结

如果说过去两年是“提示词工程（Prompt Engineering）”的启蒙期，那么这篇关于 20 种“循环模式”的总结，则正式为我们拉开了“AI 软件系统设计学”的帷幕。

从最基础的“生成-批判”流水线，到令人震撼的“Prompt 与工作流自我重构”，这 20 个模式无一不在向我们传递一个冰冷的工程真相：即使大模型再聪明，单点突破的运气也永远敌不过系统级闭环的确定性。

不再寄希望于模型一次性吐出完美的答案，而是构建一个能在失败中反思、在记忆中学习、在约束中收敛的熔炉。当你的架构图里充满了自我诊断、自我修复和自我优化的飞轮时，你就真正掌握了 AI 时代系统工程的顶级心法。

原文链接：https://x.com/sairahul1/status/2072258045460226373

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