又是一个新的 AI agent 工程 概念（另一种鹅腿）。

一个 agent 搞了那么多工程。最开始提示词工程，提示词太多上下文不够了，又有了上下文工程，后来又有了驾驭工程，现在又有了个 LOOP 工程。造词速度太快，还没等旧词翻译达成共识，新词就来了....

造词仙人笑喷了

loop 工程（循环工程）的一切都起源于 6 月 7 号的 龙虾作者 斯坦伯格 发的那个 220w 阅读量的推文：

一语点醒梦中人！

其实，提示词可以让 AI 直接写呀哈哈。

驾驭工程又过时了，现在是 loop 循环工程的时代！

其实 agent 发展至今，成熟基本有大半年了，大家肯定深有此感，天天给 agent 写的提示词，翻来覆去也就那点儿东西，反正代码的细节已经很少有人看、有人在乎了。再厉害的程序员，看着 codex 哗啦啦输代码，脑子也跟原始人一样啥也看不懂。

现在的 codex 放到3年前纯纯的属于外星科技

所以，提示词完全可以让 AI 来实现。

循环工程，其实很简单，就是：你不再催 AI，你写程序催 AI。

海外大佬 Boris Cherny 说：现在我完全不写提示词了。我编写循环来给 Claude 写提示词，而几百个 Agent 读取我的 GitHub、Slack 和 Twitter 动态，决定下一步要构建什么。

他去年年底就把 IDE 删除，彻底的拥抱 AI 了。

而且 claude code 也有现成的 /loop 命令（按时间间隔运行提示词或命令），就是入门 loop 工程的最好方式。可以让 claude code 自己去运行好几天。（我们中国都在研究怎么节省 token， 老外一个个的都在研究怎么花更多的 token ， 这就是文化的区别啊！）

到底怎么用呢？怎么能停止写提示词，让 AI 循环。

我在外网上看到了个网站， http://loops.elorm.xyz ，里面例子就非常多。

里面收集了很多 loop 的案例。反正就是极致的自动化。

一年前，如果你想写一个循环，你得写一大堆的 bash 脚本，然后维护它.... 毕竟那时候 AI 干的活儿还没有那么好，现在 agent 厉害了，agent 干的活儿很稳定了，所以你只需要写好提示词，然后 AI 直接用到什么工具就自己调用，或者自己临时手搓一个。

更像一种巫术活动。

其实中文很简单，就是持续交付，比如现在我们最先进的AI可以直接根据你的需求创建并修改网页啦 ~

六个部分

一个完整的 loop engineer 循环工程，需要六个部分。

首先是 skill 技能、自动化、子 agent 、插件与连接器、记忆、工作树（git 里那个，防止文件冲突）

其中 子 agent 的作用是，让 A agent 产生想法，B agent 检查，这样更保守。

然后 记忆 的话，一个 md 文件就足够了。

而核心就是 自动化 ！ 这个自动化不是概念，是类似于【定时任务】或者 codex 里的那种自动化的意思。就是配置一个项目和运行频率。

差不多就是这个意思。

结语

不由感慨， AI 时代，越努力越无意义。

我苦练了半年的 提示词 写作功底，目标想成为一个 prompt 专家工程师，现在又更加的多余了。

这个和 codex 的 goal 命令很像，输入一个指令，然后 codex 就持续不断的给你做好。

AI 越来越像人了，能够不加干预的干活儿了。但是 loop engineering 有一个巨大的问题，就是 token 是无限的才行。

龙虾机器人的作者，上面发推的那个人，他是 openAI 的员工，他有无限的 token ，一个月自己不花钱，狂烧公家130万$，我们没法跟他比。低端的 AI 去做 loop engineering 很危险。

不用焦虑哈，也不贩卖焦虑，意义不大，做了十几年技术，真正大实话就是，任何新技术都不用追，等3-5年，没死的话，你自然也都会用了 ~