2026 年，会不会用 AI 不再看 Prompt（辅导词）才气了，而是要看会不会联想轮回。
上周，谷歌云 AI 总监 Addy Osmani 的一篇博客著述《Loop Engineering》激发了社区的盘考。
Addy Osmani 是一位在前端开荒、Web 性能优化以及 AI 开荒者器具范畴都有影响力的工程师和时间指点者。他最广为东说念主知的身份是曾任 Chrome 开荒者体验团队的指点东说念主。
他所盘考的「轮回工程」想法关系联想代码智能体实行轮回考据教授的方式。Addy Osmani 默示，就算是使用同样的大模子，会不会用这种想路，产生的落幕将会完全不同。
让咱们望望这篇著述是若何说的：
「轮回工程」（Loop engineering）指的是不再由你躬行向编程智能体（coding agent）发送指示，而是联想一套系统来自动履行这一过程。这里的「轮回」不错暴露为一种递归式目标：你设定一个意图，AI 则阻挡迭代直至任务完成。这一模式大致包含五个中枢组件，而 Claude Code 和 Codex 当今都已具备了这全部五个要素。
我征服，这很可能就是咱们将来与编程智能体合作的主流方式。不外，当今尚处于早期阶段，我对此持保留气派；此外，你必须荒谬和顺 Token 本钱问题（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，如何确保代码质地不下滑亦然个问题，东说念主们对于产出低质地代码的担忧不无道理道理。话虽如斯，让咱们深入商酌一下这究竟是若何一趟事。
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，而应联想大要自动向智能体发送指示的『轮回』。」
Anthropic 旗下 Claude Code 的细腻东说念主 Boris Cherny 也抒发了肖似的不雅点：「我不再径直向 Claude 发送指示了。我运行着一些轮回措施，由它们细腻向 Claude 发送指示并决定下一步作念什么。我的责任造成了编写这些轮回措施。」
那么，这一切具体意味着什么呢？
昔日约莫两年里，期骗编程智能体完成任务的方式等闲是：编写高质地的辅导词（prompt）并提供满盈的高下文信息。你输入指示，检察响应，再输入下一条指示。智能体就像一件器具，你历久执着它，进行着一轮又一轮的交互。那种模式某种程度上还是过期了 —— 至小数多东说念主觉得它行将成为昔日式。
如今，你需要构建一个小系统来发现任务、分派任务、检查落幕、记载程度并决定下一走路动；由这个系统去驱动智能体，而不是由你躬行起初。我之前写过对于「智能体撑持框架工程」（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」则处于撑持框架之上：它基于定时器运行，能生成袖珍扶植措施，并能达成自我驱动。
令我诧异的是，这已不再只是是对于「器具」的问题了。一年前，要是你想要达成这种轮回，时常需要编写一大堆 Bash 剧本，并历久爱戴这堆代码 —— 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家具之中。
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，便无需再纠结于遴荐哪款器具；你只需联想一套责任闭环，无论身处哪个平台，这套经由都能顺畅运行。
五大要素及相干说明
一个竣工的责任闭环需要五个要素，外加一个用于存储信息的载体：
按预定联想自动运行，并能自主进行任务发现与分拣的自动化机制。
维持多责任树（worktrees）机制，能确保并行责任的智能体互不插手。
用于记载款式学问的 skill 模块，幸免智能体在空泛信息时只可靠「猜」来行事。
插件与和洽器，用于将智能体接入你现存的器具链中。
子智能体机制，达成由一个智能体构想决议，而由另一个进行考据的合作模式。
终末是第六个要素：挂念存储。这不错是一个 Markdown 文献、一块 Linear 看板，或是任何零丁于单次对话以外、用于记载已完成责任及后续联想的载体。这听起来似乎微不及说念，但这恰是所有历久运行的智能体所依赖的弱点机制 —— 正如我在商酌「历久运行智能体」时所分析的，模子在两次运行之间会淡忘所有信息，因此挂念必须存储在磁盘上，而不可仅依赖高下文（context）。智能体会淡忘，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。
天然各处的定名略有互异，但中枢功能是一样的。让咱们一一商酌，因为说真话，细节时常决定了一个轮回（loop）是能正经运行，照旧会悄无声气地出现各式问题。
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，指定款式、要运行的辅导词、履行频率，以及是在腹地检出（local checkout）的代码上运行，照旧在后台责任树（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 —— 这非常绵薄。OpenAI 里面期骗它来处理一些败兴琐碎的任务，比如逐日问题分类、记忆 CI 失败情况、撰写提交纲要，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，从而保证重迭性任务的可儿戴性：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转机配置里。
Claude Code 达成了同样的目标，但领受的是转机（scheduling）和 hooks 机制。你不错使用 /loop 按固定间隔运行辅导词或号召，不错竖立 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连续运行。理念完全一致：界说一个自主任务，设定履行节拍，让落幕自动响应给你，而无需你躬行四处检查。
还有一个值得了解的会话内原语（primitive），它更靠拢本文的主题。/loop 是按节拍重迭运行的；而 /goal 则会持续运行，直到得志你设定的要求为止。在每一轮运行落幕后，会有一个零丁的袖珍模子来检查任务是否完成，这意味着编写代码的智能体并不细腻评估落幕。你只需设定肖似「test/auth 目次下的所有测试通过且代码检查（lint）无误」这样的目标，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：它跨轮次持续责任，直到得志可考据的住手要求，并维持暂停、复原和撤消操作。同样的机制，同样的器具 —— 这恰是连续整篇著述的模式。
这就是将责任效果呈现出来的弱点。轮回的其余部分细腻对它进行操作。
Worktree（责任树）
幸免并行操作激发芜杂
一朝运行多个智能体，文献冲突就会导致失败。两个智能体写入并吞个文献，就像两个工程师在未相通的情况下修改并吞瞥代码一样令东说念主头疼。Git Worktree 管制了这个问题：它是在并吞仓库历史基础上、位于零丁分支上的零丁责任目次，因此一个智能体的修改皆备不会影响另一个智能体的检出（checkout）内容。
Codex 内置了对 Worktree 的维持，允很多个线程同期拜谒并吞个仓库而互不插手。Claude Code 也通过 Git Worktree 提供了同样的防碍机制：使用 --worktree 璀璨不错在零丁检出环境中开启会话，2026美加墨世界杯中国官网入口或者在子智能体上竖立 isolation: worktree，让每个扶植智能体得回一个全新的检出环境，并在职务落幕后自动计帐。我在「编排本钱」（orchestration tax）一文中商酌了其中的东说念主为成分：Worktree 管制了机械性的冲突问题，但东说念主依然是瓶颈所在 —— 决定你能施走运行几许个智能体的是你的代码审查才气，而不是器具本人。
Skills
无需每次都再行解释款式
「妙技」机制能让你解脱那种像金鱼一样、在每次会话中都要反复解释款式配景的窘境。这两种器具领受同样的花样：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、参考而已和资源文献。Codex 会在用户通过 $ 或 /skills 调用时，或者当任务与妙技描摹匹配时自动运行该妙技 —— 这恰是精确、平实的描摹要优于花哨描摹的原因。Claude Code 的运作方式也如出一辙，我在「智能体妙技」一文中详备发扬了这一模式。
「妙技」亦然管制「意图本钱」反复奢靡问题的弱点。智能体每次会话都是从零驱动的，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（如沿袭成习的表率、构建弱点、诸如「因为某次事故是以咱们不这样作念」之类的资历熏陶）显式地记载下来；只需编写一次，智能体每次运行时都会读取。要是莫得妙技，轮回会在每个周期从零驱动再行推导所有这个词款式；有了妙技，学问积攒就能产生叠加效应。当先要明确一丝：Skill 指的是创作花样，而 Plugin 则是拜托它的方式。当你需要在不同代码仓库间分享 Skill，或者将多个 Skill 组合在一皆时，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」大要与你的施行器具交互
要是一个「轮回」只可拜谒文献系统，那它的才气将非常有限。基于 MCP 构建的和洽器（Connectors）则冲破了这一局限，让智能体大要读取 Issue 跟踪系统、查询数据库、调用预发布环境（staging）的 API，致使在 Slack 上发送音信。由于 Codex 和 Claude Code 都维持 MCP 轨范，因此你为其中一个编写的和洽器，等闲也能径直在另一个中运行。此外，插件将和洽器和 Skill 整合在一皆，绵薄你的团队成员一键装置并使用整套配置。
而不是完全凭挂念重新重建。
这就是「只会说『竖立决议如下』的智能体」与「能自动提交 PR、关联 Linear 工单并在 CI 通事后在频说念见知的轮回」之间的区别。恰是因为有了和洽器，轮回才能在你的施行环境中选定行径，而不单是泛论它「要是能操作的话」会作念什么。
子智能体
将「履行者」与「检查者」分离
在轮回机制中，最有用的结构性联想莫过于将编写代码的脚色与检查代码的脚色分离开来。细腻写代码的模子在评估我方的「功课」频频常过于优容；而另一个领有不同指示（偶然致使使用不同模子）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，每个智能体包含称号、描摹、指示以及可选的模子和推理强度竖立；这样，你的安全审查员不错是高推理强度的渊博模子，而细腻探索任务的智能体则不错是快速、只读的轻量级模子。Claude Code 也有肖似机制，期骗 .claude/agents/ 中的子智能体和智能体团队在互相间传递任务。在这两种器具中，常见的脚色单干等闲是：一个细腻探索，一个细腻达成，另一个把柄表率进行考据。
我之前曾两次发扬过这一理念：一次是将其称为「代码智能体编排（orchestra）」，另一次则称之为「抵御式代码审查」。之是以在轮回机制中这一丝尤为弥留，是因为轮回是在你无东说念主值守的情况下运行的；独一领有一个你果然信任的考据者，你才能宽心肠离开。子智能体照实会奢靡更多 Token（因为每个智能体都要零丁进行模子调用和器具操作），因此应将资源参加到那些值得获取「第二意见」的弱点中。这其实亦然 Claude Code 的 /goal 号召在底层运作的道理：由一个全新的模子（而非履行任务的阿谁模子）来判断轮回是否落幕 —— 行将「履行者」与「检查者」分离的原则应用到了间隔要求的判定上。
一个轮回的典型形态
将这些组件组合起来，单一的履行流就造成了一个袖珍为止面板。以下是我等闲领受的一种模式。
针对代码仓库，每天早上运行一次自动化任务。它的辅导词（prompt）会调用一个「分诊」妙技（triage skill），该妙技读取昨天的 CI 失败记载、未管制的问题（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，经由会创建一个零丁的责任树（worktree），并顶住一个子智能体（sub-agent）草拟竖立决议，随后由第二个子智能体把柄款式的既有妙技和现存测试用例对该草案进行审查。
通过和洽器（connectors），该轮回大要自动创建 PR 并更新工单现象。但凡轮回无法处理的事项，都会进入「分诊收件箱」恭候我躬行处理。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场所连续进行。
追想一下你施行作念了什么：你只进行了一次联想，而无需针对后续的每一弱点单独下达指示。这恰是 Steinberger 不雅点的具体达成；无论是在 Codex 照旧 Claude Code 中，其轮回逻辑都是一样的，因为底层的组件是同样的。
轮回仍然无法代劳的事项
2026世界杯高清直播 - 24直播网轮回改造了责任方式，但并未将你从责任中剔除。事实上，跟着轮回才气的教授，有三个问题反而会变得愈加辣手，而非变得约略。
考据责任依然由你细腻。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。将考据子智能体与履行子智能体分离开来，其目标恰是为了赋予轮回所声称的「已完成」现象以实质意旨 —— 即便如斯，「已完成」也只是一种声明，而非可信的说明。有句适用于 AI 期间代码审查的话：你的职责是拜托那些经你证明同普通运行的代码。
要是你疏于爱戴，你对代码的暴露就会逐步退化。轮回拜托非你亲手编写代码的速率越快，现存代码与你施行掌执情况之间的领域就越大。这就是「暴露债务」（comprehension debt）；除非你躬行阅读轮回生成的代码，不然高效的轮回只会让这种债务积攒得更快。
没错，那种看似镇定的现象时常伴跟着风险。当轮回自动运行时，东说念主很容易毁灭零丁想考，转而全盘接受它给出的落幕。我称之为「瓦解驯顺」（cognitive surrender）。联想轮回时，若能保持判断力，它即是良方；若只是为了逃匿想考而联想，它便成了加快恶化的催化剂 —— 同样的当作，落幕却截然有异。
构建轮回，遵从工程师本质。我觉得这预示了咱们责任方式的演变标的。话虽如斯，要是我不躬行审查代码，或者完全依赖自动化轮回来竖立问题，家具的质地就会受损。我就怕会堕入恶性轮回，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。弱点在于找到适当的均衡点。
同样的轮回机制，因使用者不同，落幕也可能截然有异。两个东说念主构建完全同样的轮回，可能会得出完全相背的论断：一个东说念主期骗它来加快处理我方深切暴露的责任，而另一个东说念主则期骗它来透彻规避对责任的暴露。轮回本人无法永诀这两者，但你能。
正因如斯，联想轮回比编写辅导词更具挑战性。
这是工程责任，并未变得更闲隙。并非责任本人变约略了，而是弱点的杠杆点发生了鼎新。
去构建这个轮回吧。但构建时世界杯(中国)，要怀着一种「奋斗深耕工程范畴」的心态，而不单是是作念一个只会按下启动键的东说念主。
备案号: