不写Prompt写Loop：AI开发的风向彻底变了

【小雨】诶李博，你今天这件外套挺好看的，新买的？

【李博】别提了，上周末逛街买的，结果发现跟我三件旧衣服撞色了。不过今天不聊穿搭，我跟你说个事儿，最近我工作状态完全变了。

【小雨】怎么变了？不会是又开始卷到凌晨三点吧。

【李博】不是卷的问题，是我发现我现在几乎不写prompt了。每天的工作核心变成了写loop，就是agent loop。然后我一看，OpenAI创始人和Claude Code的创始人最近也都在说一模一样的话。

【小雨】等等，你说的是那种——大家不约而同地提到，现在日常工作不是在调prompt，而是在设计loop？

【李博】对，就是这个意思。你想啊，过去两年大家疯狂研究prompt engineering，怎么写指令、怎么给few-shot、怎么chain of thought。但现在风向变了。

【小雨】这个转变也太快了吧。那你先给我讲讲，agent loop到底是个什么东西？我从产品经理的角度理解，是不是就是让AI自己跑一个循环，不断地执行、检查、再执行？

【李博】你这个直觉非常准。最简单的理解就是：以前我们给AI一条指令，它回一个结果，完事了，这是单轮的。

【李博】但agent loop是什么呢？是AI拿到一个任务之后，自己拆解、自己执行、执行完自己检查结果，发现不对就自己修正，然后再来一轮。这个循环一直转，直到任务完成。

【小雨】所以本质上，它不是一次性的问答，而是一个持续运转的工作流。

【李博】对，你可以把它类比成一个实习生。以前的prompt模式是你写一封超级详细的邮件，告诉实习生每一步怎么做。但agent loop模式是你跟实习生说清楚目标，然后他自己去干，干完给你看，不行就改。

【小雨】这个类比太形象了。那我追问一下，这个loop里面具体包含哪些环节？

【李博】一个典型的agent loop至少有四个环节。第一步是感知，就是agent去读取当前的状态，比如代码文件长什么样、报错信息是什么。

【李博】第二步是思考，模型根据当前状态决定下一步该干嘛。第三步是行动，真正去执行操作，比如写代码、调API、改文件。

【李博】第四步是评估，检查行动的结果对不对。如果不对，就带着新信息回到第一步，再来一轮。这就是loop。

【小雨】感知、思考、行动、评估，然后循环。这不就是人类解决问题的方式嘛。

【李博】没错！这就是为什么它比纯prompt强太多了。prompt再怎么精心设计，它本质上是一次性的。但现实中的任务哪有一次就做对的？

【小雨】确实，我做产品的时候也是这样，第一版方案从来不是最终方案。那我好奇的是，为什么是现在这个时间点发生了这个转变？

【李博】我觉得有两个关键原因。第一个是模型能力到了。以前的模型不够聪明，你让它自己循环，它会越改越错，在loop里打转。但现在的模型推理能力够强了，它真的能在每一轮里做出有效的修正。

【李博】第二个原因是工具调用成熟了。模型现在能真正地去读文件、写文件、跑命令、看结果。它不是在纸上谈兵，它是真的在干活。

【小雨】所以这两个条件一叠加，loop就变得真正可用了。

【李博】完全正确。你看Claude Code就是一个典型例子。你给它一个编程任务，它不是生成一段代码就完事了。它会写代码、跑测试、看报错、改代码、再跑测试，这个loop一直转到测试通过为止。

【小雨】那对于我们这些想用好这个趋势的人来说，具体应该怎么做？我相信很多听众也想知道。

【李博】好，我说几个核心要点。第一，你设计loop的时候，最重要的不是告诉agent怎么做，而是定义清楚什么叫做完了。就是你的退出条件是什么。

【小雨】退出条件？你展开说说。

【李博】比如你让agent写一个函数，退出条件可以是所有单元测试通过。你让它写一篇文章，退出条件可以是通过了一个评审agent的检查。没有明确的退出条件，agent就会在loop里无限转下去，或者在一个很差的结果上停下来。

【小雨】这个思路跟我做产品定义验收标准是一回事儿。

【李博】对，就是这个道理。第二个要点是，给agent配好工具。loop的威力来自于agent能真正跟环境交互。你得让它能读文件、能执行命令、能搜索信息。工具越丰富，loop的能力越强。

【李博】第三个要点，也是很多人忽略的——你要设计好loop里的信息流。每一轮循环，agent带着什么上下文进入下一轮，这个非常关键。信息太少它会重复犯错，信息太多会超出上下文窗口。

【小雨】所以写loop本质上是在设计一个系统，而不是在写一段文字。

【李博】你这句话总结得太到位了。这就是为什么这些大佬说自己不写prompt了。因为prompt是文字活儿，但loop是系统设计活儿。你要想清楚状态怎么流转、工具怎么编排、异常怎么处理、什么时候该停。

【小雨】那这是不是意味着prompt engineering这个技能就不重要了？

【李博】也不是完全不重要，loop里面每一步的指令其实也是prompt。但它从主角变成了配角。以前所有的精力都花在打磨那一条prompt上，现在prompt只是loop里的一个组件。

【小雨】重心从单次指令的精雕细琢，转移到了整个循环系统的架构设计。

【李博】没错。而且我觉得这个趋势会越来越明显。未来可能大部分AI应用的核心竞争力，都不在于谁的prompt写得好，而在于谁的agent loop设计得巧妙。

【小雨】你这么一说我还挺兴奋的，因为这其实对产品经理更友好了。设计系统、定义流程，这本来就是我们的活儿。

【李博】确实，所以我一直说，AI时代最需要的不是会写代码的人，是会设计工作流的人。loop的本质就是工作流设计。

【小雨】行，那今天这个话题我觉得信息量很足了。总结一下就是：AI开发的重心正在从写prompt转向设计agent loop。loop的核心是感知、思考、行动、评估的循环。做好loop要定义好退出条件、配好工具、管好信息流。

【李博】完美总结，产品经理的归纳能力果然强。

【小雨】得了吧，少拍马屁。走吧，聊完了请我喝杯咖啡去。

【李博】行，但你得答应我下期继续聊，我还想展开讲讲多agent协作的loop，那个更有意思。

【小雨】没问题，那咱们下期见。