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Agent 迴圈模式

PublishedMay 6, 2026FiledConceptDomainAgent SystemsTagsAgent EngineeringHarnessAutomationReading7 minSourceAI-synthesised

`/loop`（由 cron 排程）與 Ralph Wiggum（消化待辦清單）迴圈，作為下一代 agent 原語；AFK 執行、平行扇出，以及「迴圈就是未來」

Agent 迴圈模式插圖

資料來源#

摘要#

迴圈是會重複執行提示的 agent 程序，直到佇列清空或達到停止條件。到 2026 年年中，三種逐漸匯流的實作顯示，迴圈正成為與單次工作階段同等地位的原語：Anthropic 的 /loop 斜線指令（以 cron 排程、重複執行）、Anthropic 的 routines（伺服器端的 /loop），以及 Matt Pocock 的 Ralph Wiggum loop（在 while 中以 bash 加上 claude --permission-mode accept-edits 執行）。Boris Cherny 稱迴圈是「未來」；Matt Pocock 將其作為端到端工作流程的 AFK 骨幹。

兩類迴圈#

由 cron 排程的迴圈（/loop、routines）#

在 Claude Code 與 Cowork 中使用。機制是：agent 透過工具呼叫 cron，將工作排程到未來某個時間；到了指定時間，該工作會帶著執行任務的指示重新進入 agent。排程可以重複執行（每分鐘、每 5 分鐘、每天）。

Boris Cherny 回報的用途：

  • 照看 PR — 修復 CI、自動 rebase
  • 維持 CI 健康 — 修復不穩定的測試
  • 每 30 分鐘彙整 Twitter 回饋
  • 「任何時候都有幾十個迴圈在執行」
  • 夜間：「幾千個 agents」進行更深入的工作

Routines 是伺服器上的同一種原語，因此即使關閉筆電也能持續運作。

消化待辦清單的迴圈（Ralph Wiggum loop）#

由 Matt Pocock 等人使用。機制是：shell script 以固定提示執行 agent；提示要求 agent 從待辦清單挑選下一個任務並完成；script 隨後重新啟動。待辦清單是由 markdown issue 檔案（或 GitHub issues）組成的目錄。

Pocock 的 once.sh 骨架：

issues=$(cat issues/*.md)
recent_commits=$(git log -5 --oneline)
prompt=$(cat prompt.md)
claude --permission-mode accept-edits "$prompt" --context "$issues" "$recent_commits"

「迴圈」包裝器只會反覆執行 once.sh，直到 agent 輸出 sentinel（no more tasks）或 harness 停止它。

提示會強制採用 AFK-only task selection — 只有標記為 AFK 的任務（相對於 human-in-loop）才符合資格。

迴圈為何重要#

  1. 將規劃成本攤銷到多次執行。 一次謹慎的規劃工作階段（例如透過 Design Concept Grilling）建立 Kanban 待辦清單（見 Vertical Slice Tracer Bullets）；迴圈能在不需進一步人工輸入的情況下消化它。
  2. 數小時的任務變得可處理。 迴圈不是使用一個巨大的 context window，而是將工作切分成許多全新的工作階段，每次都維持在 Context Window Smart Zone 內。
  3. 平行化。 獨立的待辦項目會在不同的 sandbox 中同時執行。Pocock 的 Sandcastle library 透過 Docker containers 中每個 issue 專用的 git worktree 實現這點；之後由 merger agent 進行協調。
  4. 閒置運算。 Boris 的夜間配置是在便宜的閒置時段運行千 agent 迴圈——這些工作不值得人類花一晚處理，卻能以 agent 成本產生價值。

AFK 與 human-in-loop 任務#

Matt Pocock 的關鍵區分：

  • AFK tasks — 實作、重構、測試腳手架、文件維護、CI 修復。agent 不需逐步核准也能成功；驗證是自動的（測試、型別、linters）。
  • Human-in-loop tasks — 對齊、設計選擇、優先順序、QA。這些沒有機械式驗證；需要品味與默會脈絡。

迴圈適用於 AFK 類別。試圖讓 human-in-loop 工作進入迴圈會產生偏移——agent 會做出看似合理卻錯誤的決定，並逐步累積這些錯誤。

驗證是上限#

Pocock 更強的主張是：回饋迴圈的品質，決定迴圈能做到什麼的上限。 沒有好的測試、型別與 linters，迴圈就是「盲目寫程式」。這與 Agent Harness Engineering 對機械式強制的論點相同——只是迴圈更鮮明地暴露了成本，因為沒有人工捕捉偏移。

與模型軌跡的連結#

Boris Cherny 回報，Opus 4.7 會在沒有提示的情況下自發開始迴圈：

「我會告訴它：『去抓取這個資料查詢。』然後它會說：『嘿，我注意到資料會隨時間變化。我會開始一個迴圈，每 30 分鐘給你一份報告。』」

這符合 Harness Shrinkage as Models Improve——過去需要由 harness 注入的能力，會變成模型的自然行為。迴圈原語仍然存在，但使用者不再需要親自呼叫它。

相關連結#

開放問題#

  • 當模型自行排程迴圈（4.7 行為）時，誰擁有預算？Boris 的回答是「模型自己決定」——但這會把成本紀律推入模型的訓練，而不是 harness。
  • 如果模型夠聰明，迴圈是否仍需要 Kanban 待辦清單，還是模型會從原始目標中選擇自己的下一個任務？
  • 迴圈輸出的審查現在是 Matt Pocock 自承的瓶頸——「我們只需要準備好進行更多 code review。」

資料來源#

§ end
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