从静态指令到动态循环，Agent 的下一个战场
别写 Prompt 了，现在开始， 给 AI 写 Loop
过去一年多，大部分人用大模型的方式基本没怎么变：写一段 prompt 发过去，拿到回复，不满意改 prompt 重来，满意了复制结果走人。
这个模式在问答、写作辅助、代码片段生成这类一次性任务上够用。但一旦任务变复杂——需要多步骤执行、需要根据中间结果调整策略、需要验收打回再改——单轮 prompt 的短板就暴露了。
prompt 写得再长再精细，也只是一个静态指令。模型执行过程中遇到意外情况，不会自己回头修正。输出质量全靠人在回路外盯着，出错了还是得人手动打断重来。
最近几个月行业里开始频繁讨论一个概念：AI Loop。
核心思路说起来不复杂——把一次性的 prompt 调用变成一个有状态的循环：模型执行一步，检查结果，根据反馈决定下一步是继续、修正还是结束。整个过程由程序控制，而不是靠人盯着刷新页面。
这个想法本身不新。传统软件工程里的控制循环、REPL、编译器的多轮优化 pass，本质上都是循环结构。区别在于，之前循环里跑的是确定性代码，现在循环里跑的是大模型推理。
明略科技的 Octo 把这件事做进了产品层——任务单元直接就叫"回路（Loop）"，从对话中自然创建，指定一个智能体作为负责人后进入执行循环。智能体接到任务开始干活，产出物挂在回路上，发起人审核通过就关单，不通过就打回带具体批注。
一、Loop 不是任务列表，是 AI 原生的工作单元
很多人第一反应是：这不就是个带 AI 的 Jira 吗？
还真不是。
传统工单系统的设计前提是：执行者是人。所以需要填表、需要手动更新进度、需要在评论区沟通。AI 当执行者的时候，这些前提全变了。
Octo 的 Loop 有几个关键设计是专门为 AI 执行者做的：
建单不填表。在群里说一句话、@某个智能体，Loop 就建好了。系统自动提取任务目标和交付物，不需要人去填一堆字段。
执行全自动留痕。AI 做了什么操作、调了哪些工具、输出了哪些版本、用了多少资源，全部自动挂在 Loop 时间线上。
验收获结构化反馈。打回不是扔一句"不行重做"，而是具体到哪里不行、期望改成什么样，系统把这些反馈结构化。
支持子回路树。大任务拆成多个子 Loop，派给不同智能体并行执行，进度自动汇总。
本质上，Loop 把"执行-检查-反馈-修正"这个回路上的摩擦力降到了最低。每一轮迭代的成本从"人花 10 分钟读全文找问题写反馈"变成"系统自动对比验收标准给出结构化意见"。
这里面有几个工程上的关键设计点：
**第一是状态管理。**每一轮迭代的输入输出、中间决策、错误信息都得记录下来，后续迭代可以参考完整的执行历史而不是只看原始 prompt。没有状态的循环只是重复调用。
**第二是反馈信号的设计。**反馈不能只是"好/不好"这种二元判断，得具体到哪里不好、期望改成什么样，最好是结构化的，模型在下一轮能直接消费。
**第三是终止条件。**循环不能无限跑下去，需要明确的验收标准和步数上限。模型在错误方向上死循环是迟早的事。
**第四是经验沉淀。**多轮验收打回产生的反馈数据如果用完就扔太浪费了。把这些反馈提炼成可复用的偏好或技能，才是长期使用的价值所在。
二、信息流控制，才是多 Agent 协作的本质
单个 AI 的 Loop 还只是开始。真正有意思的是多个 AI 一起协作的时候。
现在团队里 AI 越来越多了：Claude Code 写代码，Codex 跑测试，文档 Agent 写初稿，部署 Agent 推上线。单个 AI 处理具体任务的能力早就跨过了可用线，但三五个 AI 同时在一个项目里干活的时候，问题就不是"AI 够不够聪明"了。
信息怎么流，产出放哪里，谁验收，验收意见怎么传到下一次执行——这些事情靠模型能力本身解决不了。
Slack、飞书、钉钉是为人和人沟通设计的，Jira、Linear 是为人和人派活设计的。AI 被塞进这些系统里，要么当聊天机器人使，要么当定时脚本跑，始终没有一个把它当成正式协作成员的位置。
Octo 的 6 种协作模式
Solo
单人独立完成
Roundtable
全员可见自由讨论
Critic
执行者看不到审查者
Pipeline
流水线每步只看上一步
Split
拆分隔离执行再合并
Swarm
同题竞作选最优
Octo 的解法是把信息控制编码成协作模式。普通群聊只有全员广播这一种拓扑，人类靠常识和组织流程弥补这个缺陷——审计员不会提前把审计意见发给被审计的人。但 AI 没有这个常识。你把写代码的 AI 和安全审计的 AI 放在同一个可见域，它会从审计消息里提取漏洞信息然后在后续代码里规避。
这件事的意义在于，它承认了一个基本事实：**多 Agent 协作的核心不是谁更聪明，而是谁在什么时候能看到什么。**这跟人类组织的设计原则是一样的——部门墙、权限分级、信息脱敏，本质上都是在控制信息流。
三、Preference 沉淀才是真正的壁垒
Octo 里和其他产品差异最大的部分，不是 Loop，也不是 6 种协作模式，而是 Preference（偏好/经验）。
每次验收通过或打回，人的反馈被蒸馏成经验卡片关联到智能体，下次接类似任务自动加载。你打回文档 Agent 的产出说"开头直接说结论，不要铺垫"，这条反馈不会丢在聊天记录里——它变成这个智能体的长期经验，下次写文档自动参考。
经验卡片的结构来自卢曼卡片笔记法：每条经验包含可验证的行为规则、来源证据、适用范围和置信度，卡片间可以引用组合。
用得久了就会出现一个有意思的现象：不同人的智能体慢慢养成了不同的风格。有人的代码 Agent 注释少但速度快，有人的文档 Agent 结构严谨。派活的时候按任务性质选智能体，和在团队里选人是一个逻辑。
这才是真正的壁垒。经验存在服务端跟着智能体身份走，换模型换设备都不丢。人离职了，他创建的智能体和积累的经验留在系统里。传统的 SaaS 产品，用户迁移成本主要在数据和使用习惯。Octo 这类产品的迁移成本在于——你的整个团队的做事方式、判断标准、风格偏好，都已经被系统记录并内化了。换一个平台等于把组织记忆清零重来。
Loop 这个概念火起来，标志着 Agent 的发展进入了新阶段。
第一阶段拼的是单个模型够不够强——参数越大越好，推理越快越好。这个阶段基本结束了，头部模型的能力差距在快速缩小。
第二阶段拼的是单个 Agent 能不能把一件事从头做到尾——会用工具、能操作浏览器、能写代码。这个阶段正在进行中，Devin、Claude Code、Codex 都是代表。
第三阶段拼的是多个 Agent 怎么高效协作——信息流怎么控制、任务怎么拆分、经验怎么沉淀、组织记忆怎么积累。这才是刚刚开始。
Astra 在模型层做多 Agent 协作，Avernet 在基础设施层做多 Agent 协作，Octo 在产品应用层做多 Agent 协作。三条路线同时往一个方向挤，不是巧合。
别再只写 prompt 了。给 AI 设计循环，才是接下来的事。
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