原文：The Art of Loop Engineering·· 作者：Sydney Runkle (LangChain)·· 声明：本文由 AI 翻译，可能包含错误
Agent 之所以有用，是因为它们能通过在真实世界中采取行动来帮我们自动化工作。但要让 agent 可靠地完成有价值的工作，光有一个好模型是不够的——还需要一个精心设计的 harness（控制框架），且这个 harness 要适配具体的任务集。
核心 agent 算法很简单：给 LLM 上下文，让它在一个循环里反复调用工具，直到任务完成。这是最基本的循环。但远非驱动 agent 的唯一循环。@swyx 最近写了篇好文章叫 loopcraft：堆叠循环的艺术，核心思想是你可以通过堆叠和扩展循环来构建更有效的 agent。
下面是我们对这个堆栈的理解，以及如何用 LangChain 的各个原语来装备每一层。
在最底层，agent 就是一个模型在循环里反复调工具，直到任务完成。
这就是 LangChain 的 create_agent 给你的东西。选任意模型，接入工具，就有了一个可以工作的 agent 循环。工具赋予了 agent 在真实世界采取行动的能力。
拿我们内部的文档 agent 举例（后面整篇文章都用它来做例子）。在第一层循环里，它收到一个文档改进的请求，模型规划并起草修改，然后用工具来克隆仓库、读文件、写文档、开 PR 等等。
agent 循环能把事情做完，但第一次跑的结果不一定总是正确或一致的。当一致性重要时，通常有必要在外面包一层验证循环：检查输出，不合格就把反馈送回模型重做。
验证循环增加了一个评分器（grader）：按评分标准检查 agent 的输出，如果不合格，带上反馈信息把结果发回去。评分器可以是确定性的，也可以是 agentic 的（LLM 当评委是经典案例）。
RubricMiddleware 处理这个模式，或者你也可以在 create_agent 上用 after_agent hook 来对接。
拿我们的文档 agent 来说，评分器在每次尝试后跑测试，检查所有链接是否能解析、所有 CI 检查是否通过、diff 的范围是否真的只是请求的内容。这类错误不需要人工审阅就能捕获。
一个权衡：加入验证会增加每次运行的延迟和成本。当质量比速度重要时值得——而大多数生产场景正是如此。
agent 开发中最重要的一部分是集成层：把你的 agent 接入生态系统，让它能在后台运行。
事件驱动循环把你的 agent 连到生态系统里。事件触发——新文档落地、定时任务触发、webhook 到达——agent 就开始运行。agent 不是你手动调用的东西；它是一个持续运行在更大系统内部的组件。
LangSmith Deployment 提供了触发器基础设施，包括 cron 定时和 webhook 支持。openclaw 中"心跳"（heartbeats）是 crons 的一个流行用法，它把你的 agent 变成了一个永远在线、主动出击的助手。
我们的文档 agent 由 Fleet 驱动，这是一个无代码 agent 构建器。Fleet 的 channels 和 schedules 处理事件驱动和 cron 类的触发器。我们用一个 channel，当 #docs-plz Slack 频道里有消息发出时，就触发文档 agent。
前三个循环自动化工作。第四个——可以说最重要的——自动化改进本身！
每次 agent 运行都会产生一条 trace（追踪记录）：记录了模型做了什么、调用了哪些工具、评分器的反馈等等。这些 trace 里包含了关于什么在起作用、什么不起作用的高价值信号。爬坡循环运行一个分析 agent 来分析这些 trace，并根据发现重写 harness 的配置。这可以包括 prompt 调整、工具调整或评分器调整。
在 LangSmith 中，你可以用 Engine（我们的 trace 分析 agent）来装备这第四层循环。
回到文档 agent 的例子：我们在文档 agent 的 trace 上跑 Engine 来检测问题。当多条 trace 指示出潜在问题时，就会开一个 issue，要求修改有问题的 prompt 或工具。
关键点在于：返回箭头不只是回到顶层——它向内伸进去，直接更新 agent 循环本身。外循环的每轮迭代都让内循环变得更好。
展望：prompt 和工具配置是最容易改进的东西，但并非唯一选项。对于跑开源模型的团队，爬坡循环可以喂给 RL 微调管线，用 trace 或评估结果作为训练信号来改进模型本身。辅助上下文（如记忆层和检索技能）也可以用同样的方式改进。循环是模式；它优化什么，取决于你。
自动化不意味着把人从循环中移除。在每一层，都有自然的位置让人参与进来产生价值。自动评分器能检查链接是否能解析；但需要人来发现框架对受众来说不对味。这种判断力——来自上下文、经验和品味的积累——正是人工审阅不可替代的地方。
一些专业知识应该固化到 prompt/工具本身，但对于敏感操作，实时人工审阅是必要的（想想金融交易、数据库操作等）。LangChain 在每个循环中都提供了简单的方式来设置这些接触点：
LangChain 的所有开源框架都把"人在回路"作为一等公民原语来支持。
为了方便，这里用列表来展示四个循环如何堆叠：
create_agentRubricMiddleware这就是 loop engineering——或者说 @swyx 称之为 loopcraft——在实际中的样子。AI 领域的前沿人物如 Steipete、Boris 和 Andrej 都得出了相同的结论：agent 的潜力在于你围绕它们构建的循环。
我们思考循环 1 和 2 已经有一段时间了。但焦点应该转向循环 3 和 4——通过将 agent 嵌入你的生态系统并让它们根据你的标准持续改进，价值在这里复利增长。
Satya 点出了这个组织层面的意义：那些早期就构建学习循环的公司——人的判断和 token 资本在其中复合增长——将建立难以复制的优势。
感谢 @Vtrivedy10、@masondrxy、@hwchase17 和 @huntlovell 的有益审阅。
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