從提示工程（prompt engineering）到迴圈工程（loop engineering），AI 代理（AI agents）的使用方式正在快速轉變。愈來愈多開發者主張，使用者不該再逐步撰寫提示詞，而是設計能夠自動運作、持續執行任務的「迴圈」，讓 AI 自行協調與分工。這種做法正逐漸改變軟體開發與 AI 應用的工作模式。
Claude Code 創作者格雷格·阿貝爾（Boris Cherny）表示，在他目前進行的所有計畫中，迴圈（loops）將是他在十年後最引以為傲的成就。Photo Credit: Jason Henry/Bloomberg via Getty Images
對於人工智慧領域最具影響力的人物來說，關鍵在於身處「迴圈」（in the loop）之中。
Claude Code 創辦人鮑里斯・切爾尼（Boris Cherny）最近表示，他現在已經很少親自撰寫人工智慧提示詞（prompts）了。多虧有了迴圈，他不必再這麼做。
「這是一個會替 Claude 撰寫提示詞的代理，」切爾尼最近告訴《CNBC》，並補充說：「我不再撰寫提示詞了。由 Claude 來撰寫提示詞，而我現在是在和那個新的 Claude 對話，它某種程度上扮演著協調者的角色。」
在同一場訪談中，切爾尼表示，迴圈以及類似的功能，將是他十年後回顧時最感自豪的工作成果之一。
切爾尼並非唯一擁抱「迴圈工程」的人。OpenAI 工程師彼得・史坦柏格（Peter Steinberger）是爆紅專案 OpenClaw 的創作者，他向那些仍在為人工智慧代理撰寫提示詞的使用者發出公開提醒。
「這是每月一次的提醒：你不應該再為程式碼代理撰寫提示詞了，」史坦柏格最近在 X 上寫道。「你應該設計的是那些能替你的代理撰寫提示詞的迴圈。」
迴圈是一套可重複運作的系統，用來引導人工智慧代理，因此使用者不必持續親自撰寫提示詞。其中一個例子是 /goal 指令，它會指示 Anthropic 的 Claude Code 或 OpenAI 的 Codex 等人工智慧工具持續工作，直到任務完成，而不是在每個步驟都需要新的提示詞。
ChatPRD 創辦人兼《How I AI》主持人克萊兒・沃（Claire Vo）對此或許做出了最精準的總結。她表示：「這其實只是在提醒人們，你不需要用自己的手輸入提示詞，你的代理也能代表你完成工作。」
Google Cloud 總監艾迪・奧斯馬尼（Addy Osmani）在解釋這個概念的文章中寫道，直接為生成式 AI 程式開發工具撰寫提示詞的時代，「某種程度上已經結束了，或者至少有些人認為未來會是如此」。
奧斯馬尼指出，一個完整的迴圈需要五個組成要素：自動化（automations）、工作樹（worktrees）、技能（skills）、外掛與連接器（plugins and connectors），以及子代理（sub-agents）。
其中最重要的基礎是自動化，因為它能確保迴圈持續重複執行，而非只運作一次。
最常被建議的配置之一，特別是在程式開發領域，是將迴圈拆分成不同角色：由一個代理負責撰寫程式碼，另一個代理負責檢查最終成果。
奧斯馬尼寫道：「寫程式的模型在批改自己作業時，實在太過友善了。」
史坦柏格也分享了自己使用的一個迴圈範例。
他表示：「讓 Codex 維護你的程式碼庫，每五分鐘醒來一次，並把工作分派到不同執行緒。這樣就能輕鬆進行平行化處理，並在需要時調整工作方向。」
— Peter Steinberger 🦞 (@steipete) June 11, 2026Here's a simple loop: Tell codex to maintain your repos, wake up every 5 minutes and direct work to threads. That makes it easy to parallelize+steer work as needed.
I use a orchestrator skill combined with my triage+autoreview+computer use skills, so some work can land… pic.twitter.com/0ASlWqkysW
目前，關於迴圈的討論大多集中在代理式編碼（agentic coding）領域。但這並不代表迴圈只適用於軟體工程師。
「現在是管理者的時代，」沃表示。「你其實是在設計一份工作。所以只要想像你正在為一名新員工進行到職訓練。這名員工可能是行政助理、客服人員，也可能是軟體工程師。」
你可能早就在不知不覺中使用迴圈了。
沃說：「如果你曾經在 ClaudeCowork 使用過排程任務，猜猜看？你其實已經寫過一個迴圈了。」
目前外界對迴圈最大的疑慮，毫無疑問是成本。
在最新一代前沿 AI 模型上，同時運行多個代理與子代理，是快速耗盡個人 token 預算，或讓主管開始關注帳單的最佳方式之一。
當 X 上有使用者詢問史坦柏格，如何調整他的迴圈設計以節省成本時，他回覆表示：「定期喚醒系統並執行一些 API 呼叫其實相當便宜。或者改成每小時、每天執行一次，也能進一步降低 token 消耗。」
同時，他也形容自己是個「擁有無限 token 的人」。（免費 token 是在 OpenAI 工作的眾多福利之一。）
奧斯馬尼的建議則是，只在真正必要時才投入資源。
他寫道：「子代理確實會消耗更多 token，因為每個子代理都需要執行自己的模型推論與工具操作。因此，只有在值得為第二個意見付費時，才應該使用它們。」
◎本文經 Business Insider US 授權刊登，原文發表於此，作者為Brent D. Griffiths。
本文初稿由Business Insider TW使用AI協助翻譯，並經人工審校確認。
責任編輯：劉家瑜 / 核稿編輯：林筠騏
此内容由惯性聚合(RSS阅读器)自动聚合整理，仅供阅读参考。 原文来自 — 版权归原作者所有。