/loop/ Recent content in Loop on 老张开工了 Hugo zh-cn Fri, 19 Jun 2026 00:00:00 +0000 /posts/2026/06/agent-loop/ Fri, 19 Jun 2026 00:00:00 +0000 /posts/2026/06/agent-loop/ 上一章的 ReAct 是个心智模型，代码不长。本章把 ReAct 真正做成"长跑循环"——加入预算、反思、终止、错误恢复，让它能扛 30 分钟级别任务而不会"撒手就跑飞"。 10.1 最小 Loop 的三处不完美 把上一章那 30 行 loop 真正跑长跑，它会失败在哪？ 现象 根因 需要加什么 token 烧到天亮 没有预算 max_tool_calls / max_tokens 模型反复试同一个错 没有"反思" 失败后回看 trace，让模型给假设 任务没完就被模型自己说终了 缺乏 “DONE validation” 终止前问"DONE"三问 一遇工具 exception 就直接 crash 没有异常通道 tool errors 当 message 喂回 Agent 跟上下文对话头尾都说不止 缺乏沉淀 在循环里维护 state.json 10.2 一个稍微长一点的最小 Agent Loop from dataclasses import dataclass, field @dataclass class AgentState: history: list = field(default_factory=list) tool_calls: int = 0 max_tool_calls: int = 20 failures: list = field(default_factory=list) def step(state: AgentState, user_msg: str) -> tuple[str, AgentState]: if state.