很多人第一次做 Agent Loop，期待看到的是一个小型自动化员工：它会定期醒来，看问题，改代码，跑测试，交付结果。

真正跑起来后，画面常常没这么顺。

它昨天刚看过的上下文，今天又忘了。两个尝试同时改一个文件，最后谁也说不清哪一步引入了问题。它能读本地代码，却碰不到 CI、issue、日志和线上页面。更糟的是，它写完以后自己检查自己，然后很自信地告诉你：已经好了。

问题通常不在模型“笨”。

问题是你把 Agent 放进了一个没有心跳、没有边界、没有记忆、没有反馈的空房间里，然后希望它像一个工程系统一样稳定工作。

Loop Engineering 要解决的，不是“让 Agent 多跑几次”。它真正要解决的是：让每一次运行都能被触发、被隔离、被验证、被记录，并把经验留给下一次。

一个最小可用的 Agent Loop，至少需要六个部件。

## 1. Automations：给 Loop 一个心跳

Loop 的第一件事不是智能，而是再次启动。

没有 Automations，Agent 只是在一次会话里完成一次任务。你可以让它检查一次 CI，分析一次 issue，修一次测试，但会话结束后，循环也结束了。

自动化解决的是“什么时候再跑一轮”。

比如你可以设定：

- 每天早上检查 CI 失败项。
- 每周五整理未关闭 issue。
- 发布后每 30 分钟检查一次错误日志。
- 发现指定目录变化后生成一次风险摘要。

这一步听起来简单，但最容易被滥用。一个还没验证过的流程，不应该立刻高频运行。坏流程自动化之后，只会更准时地制造噪音。

刚开始做 Loop，频率要慢，边界要窄。每天一次往往比每小时一次更好。先看它是否真的找到问题，是否反复打扰你，是否值得消耗 token 和注意力。

自动化不是开油门。自动化是装心跳。

## 2. Worktrees：让每条尝试有自己的房间

只要 Agent 开始改代码，隔离就变得重要。

想象一个早晨，系统发现三个失败测试。你让三个 Agent 同时处理：一个查登录，一个查支付，一个改测试夹具。它们如果都在同一个工作目录里行动，很快就会踩到彼此的改动。

Git worktree 的价值就在这里。

每个问题一个 worktree。每个 worktree 一个分支。每条尝试只处理一个目标。最后再由人或独立检查者合并判断。

这样做不是为了显得工程化，而是为了保留因果关系。

当某个修复失败时，你能知道是哪条分支失败了；当某个 diff 过大时，你能直接停掉那条尝试；当多个方案并行时，它们不会互相污染。

但 worktree 也不是并行越多越好。你可以让十个 Agent 同时改，问题是你未必能认真 review 十组改动。Loop 的并行上限，最后往往不是机器算力，而是人的判断带宽。

起步时，两条并行尝试通常已经够了。

## 3. Skills：把稳定知识沉淀下来

每个项目都有一些你不想反复解释的东西。

测试怎么跑。本地环境怎么起。哪些目录不能动。API 响应结构有什么约定。迁移文件要注意什么。review 时最容易出错的地方在哪里。

这些东西不应该每次都靠聊天补充。

Skills 的作用，是把稳定知识变成可复用的项目能力。它更像一本能被 Agent 调用的项目手册，而不是一段临时提示词。

​![2.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1191636/6559535bf64378c59d489bec0f001880.png)

这里要分清 Skill 和 Memory。

Skill 记录“这个项目通常怎么做”。比如：测试命令、发布流程、代码风格、接口契约。

Memory 记录“这一次已经做到哪里”。比如：今天修了哪个测试，哪条分支还失败，下一轮要从哪一步继续。

没有 Skills 的 Loop，每次都像新同事入职。它可以很努力，但总要先问一遍项目规矩。

有了 Skills，Loop 才开始积累项目经验。

## 4. Connectors：让 Agent 碰到真实世界

只会读本地文件的 Agent，能做的事有限。

真实工程信息不只在代码里。CI 里有失败日志，GitHub 或 GitLab 里有 PR 和 issue，Linear 或 Jira 里有任务背景，数据库里有迁移状态，日志系统里有线上错误，浏览器里有真实页面和控制台报错，飞书或 Slack 里有协作上下文。

Connectors 解决的是“Agent 怎样接触这些真实工具”。

![1.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1191636/0a1ba1ec60fa55a72f1660ac7b95ad5c.png)

没有连接器时，Agent 只能根据你贴过来的片段推理。片段一缺，它就开始猜。

有连接器时，它可以自己读失败日志，查 issue 背景，看 PR diff，甚至打开页面复现错误。判断会更接近真实工作。

但连接器越强，权限风险越高。

所以一开始不要把所有工具都接上。先接一个反馈清晰、权限可控的工具，比如 CI 或 issue tracker。并且提前写清楚：

- 哪些只能读。
- 哪些可以改。
- 哪些必须人工确认。
- 哪些操作永远禁止。

Agent 能接触真实世界之后，就不能再当玩具系统来管。

## 5. Sub-agents：不要让生成者自己判卷

让同一个 Agent 写代码，再让它自己说“我检查过了”，这件事天然不可靠。

不是因为模型不诚实，而是因为生成和验证会互相污染。它已经沿着某条思路写出了方案，检查时就很容易继续沿着那条思路证明自己没错。

更稳的结构，是把“做事的人”和“验收的人”拆开。

Maker 负责提出方案、改代码、写草稿。Checker 负责看测试、看 diff、看日志、对照验收标准。

在一个 CI 修复 Loop 里，可以这样跑：

- Maker 读取失败日志，做最小修复。
- Checker 运行指定测试，检查是否改了无关文件。
- 不通过就把失败原因交回 Maker。
- 同一问题连续失败两轮，就停止并交给人。

这套分工的关键，不是多开几个 Agent，而是让验证者拥有独立判断。

一句话就够：写的人不要给自己判卷。

## 6. Memory：把状态放到模型外面

模型会忘。

上下文会压缩。会话会结束。人会切走做别的事。第二天回来时，如果状态只存在聊天记录里，Loop 就会重新问一遍：我们做到哪了？

Memory 不一定复杂。一个 Markdown 文件就能起步。

它至少记录四件事：

- 本轮目标是什么。
- 已经做了哪些动作。
- 哪些测试或检查通过了。
- 下一轮从哪里继续。

比如：

```markdown
## 当前目标
- [ ] test/auth 全部通过
- [ ] lint 无错误

## 当前状态
- [x] 已修复 login 测试
- [ ] token 测试仍失败

## 下一步
- 读取 token 测试失败日志
- 只允许修改 auth 相关文件
```

缺少 Memory 的循环，像每天重新入职。它可能很聪明，但每天都要重新熟悉办公桌在哪里。

这不是智能系统。

这是重复消耗。

## 最小装配顺序

不要一口气把六个部件全装上。

更稳的顺序是：

1. 先写项目规则和当前状态：这对应 Skills 和 Memory。
2. 再定义可验证目标：目标必须能测试、能拆分、范围可控。
3. 然后设置触发和刹车：多久跑一次，最多尝试几轮，遇到什么情况停止。
4. 接着用 worktree 隔离执行环境：每条尝试只处理一个问题。
5. 再接入一个真实反馈源：先从 CI 或 issue 开始。
6. 最后把每轮经验写回项目：让下一轮少走一点弯路。

![3.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1191636/65b6a31c1bab7836375a6f249ec9759a.png)

真正的 Loop Engineering，不是把 Agent 放出去“自由发挥”。

它是给 Agent 装上心跳，给尝试划出边界，给知识找到归处，给工具接上反馈，给验证者独立位置，再把每一轮的进展写到一个模型之外也能读取的地方。

Agent Loop 能不能跑起来，往往不取决于模型会不会多想一步。

取决于系统有没有让它下一步走得更准。

当一个 Loop 每跑一轮，都比上一轮更了解项目一点，它才开始像工程系统。

否则，它只是一个会重复启动的聊天窗口。


很多人第一次做 Agent Loop，期待看到的是一个小型自动化员工：它会定期醒来，看问题，改代码，跑测试，交付结果。

别急着让 Agent 自己跑：先把 Loop 的六个部件装齐

Agent Loop 跑不起来，往往不是模型不够强，而是系统缺少六个部件：Automations 负责触发，Worktrees 隔离尝试，Skills 沉淀稳定知识，Connectors 接入真实工具，Sub-agents 拆分生成与验收，Memory 记录进展。真正的 Loop Engineering，是让 Agent 在有边界、有反馈、有状态的工程系统里持续变准。

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探索Agent Loop工程化实践：从自动化触发、工作隔离、知识沉淀到独立验证，构建具备记忆与反馈的智能开发循环。通过6大核心组件（Automations、Worktrees、Skills、Connectors、Sub-agents、Memory）实现可验证、可迭代的AI开发流程，解决传统Agent在代码修改、CI集成等场景中的记忆缺失与边界模糊问题。

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