如何利用迴圈工程（Loop Engineering）打造自我優化的 AI Agents

大多數 AI Agent 的失敗，並非因為模型本身不夠強。

它們失敗，是因為模型周圍的系統不夠強。

提示詞含糊不清。

工具呼叫中斷。

Agent 重試了錯誤的方向。

它忘記了兩步前學到的教訓。

它重複同樣的錯誤行為。

它過早宣告成功。

而且，沒有人建立一個能夠捕捉到這些錯誤的反饋迴路。

這才是真正的問題。

如果你想建立一個能真正隨著時間進步的 AI Agent，你需要的不只是更好的提示詞、更多的工具或更高的自主性。

你需要的是迴路工程。

迴路工程是一門學科，專門設計 Agent 如何：

• 觀察發生了什麼事
• 評估是否有效
• 更新下一步行動
• 儲存有用的反饋
• 智慧地重試或升級處理
• 變得更好，而不只是變得更忙

這個轉變至關重要。

因為下一代有用的 AI Agent，其定義將不再是它們在一次演示中看起來有多厲害。

它們的定義將是它們能否：

• 從錯誤中恢復
• 從重複的失敗中學習
• 在沒有人類全程監控的情況下提升品質
• 在生產環境中保持可控、可衡量且可靠

這就是這篇文章要探討的主題。

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如果你理解了迴路工程，你就不會再建立那些只有在一切順利時才能運作的脆弱 Agent。

你會開始建立那些因為被設計成能夠學習，所以會不斷進步的系統。

首先，「自我改進」的真正含義

很多人聽到「自我改進的 Agent」，就會想像一個能夠神奇地自我重新訓練，或演化成某種自主且神秘的系統。

這不是有用的定義。

一個自我改進的 Agent 通常簡單得多。

它是一個能夠利用先前嘗試的信號，在下一次嘗試中做出更好決策的 Agent。

這可以透過以下方式實現：

• 帶著更好上下文的重試
• 基於評估的修正
• 對先前失敗的記憶
• 工具使用的修正
• 輸出評分
• 人類反饋迴路
• 規則更新
• 儲存成功的模式

換句話說：

自我改進通常不是模型的演化，而是迴路的演化。

基礎模型可能保持不變。

改進的是模型周圍系統的行為。

這是一個更實用、更符合工程思維的框架。

為什麼大多數 Agent 無法自行改進

令人驚訝的是，許多 Agent 實際上並非為了改進而設計。

它們是為了持續運作而設計。

這兩者並不相同。

今天許多 Agent 系統基本上就是：

1. 讀取任務
2. 思考
3. 呼叫工具
4. 持續運作直到被停止

問題在於，這種結構通常缺乏：

• 明確的成功標準
• 失敗分類
• 具狀態感知的重試
• 對已失敗事項的記憶
• 嘗試之間的比較
• 輸出評估
• 升級處理規則

因此，Agent 並不會改進。

它只是在迴圈。

這就是原始迭代與智慧迭代之間的差異。

而迴路工程正是創造這種差異的關鍵。

迴路工程是真正的架構層

理解迴路工程最簡單的方式是：

提示詞告訴模型要做什麼。

迴路工程告訴系統在嘗試之後該如何行動。

這包括以下問題：

• 工具呼叫失敗後，Agent 應該做什麼？
• 何時應該重試，何時應該切換策略？
• 允許嘗試多少次？
• 應該在記憶體中儲存什麼？
• 哪些應該自動評估？
• 何時應該由人類接手？
• 什麼才算是改進？

這就是為什麼迴路工程屬於架構討論的範疇，而不僅僅是提示詞的討論。

自我改進 Agent 背後的核心迴路

大多數有用的自我改進 Agent 都遵循一個重複的結構，看起來像這樣：

1目標
2  ↓
3計劃
4  ↓
5行動
6  ↓
7觀察結果
8  ↓
9評估品質
10  ↓
11儲存信號
12  ↓
13重試 / 修正 / 升級 / 完成

這就是基礎。

當每次通過迴路都能以有用的方式改變下一個決策時，系統就會改進。

並非每個 Agent 都需要複雜的版本。

但每個可靠的 Agent 都需要某種形式的這個迴路。

原始 Agent 與經過迴路工程設計的 Agent 之間的差異

這就是轉變。

經過迴路工程設計的 Agent 在模型層面上不一定「更聰明」。

它只是在一個更好的系統內運作。

自我改進 Agent 的五個基本構建模組

如果你想讓一個 Agent 改進，你需要一個有結構的迴路。

這五個基本構建模組最為重要。

1. 明確的成功標準

如果系統不知道「好」的標準是什麼，它就無法朝著它改進。

成功標準可以是：

• 精確的輸出格式
• 正確性門檻
• 基於事實的答案要求
• 工具完成信號
• 通過測試結果
• 人類批准
• 特定任務的分數

沒有這個標準，Agent 就沒有穩定的目標可以優化。

1. 評估層

評估層告訴 Agent 它的嘗試是否有效。

這可以是：

• 基於規則的檢查
• 結構驗證
• 單元測試
• LLM 作為評審的評分
• 資訊檢索的基礎事實檢查
• 業務邏輯驗證
• 人工審查

這就是「它產生了一個答案」和「它產生了一個有用的答案」之間的差異。

1. 反饋記憶

自我改進需要記憶，但不僅僅是原始歷史記錄。

Agent 需要的是可用的記憶。

良好的反饋記憶包括：

• 上次失敗的原因
• 先前的工具錯誤
• 已知的最佳成功路徑
• 應避免的已知錯誤策略
• 用戶偏好或修正
• 先前嘗試的壓縮摘要

並非所有上下文都應該保留。

只有那些有助於下一個決策的上下文才應該保留。

1. 策略修正

評估之後，Agent 必須決定要改變什麼。

這可能包括：

• 嘗試一個新工具
• 縮小任務範圍
• 提出一個釐清問題
• 檢索更多資訊
• 從行動切換到解釋
• 升級給人類處理

這就是系統真正變得具有適應性的地方。

1. 邊界與停止條件

一個自我改進的 Agent 仍然需要控制。

否則你得到的不是改進。

而是混亂。

為以下項目設定限制：

• 重試次數
• 成本
• 延遲
• 破壞性行動
• 人類批准門檻
• 任務放棄規則

一個有界限的迴路比一個不受約束的迴路更有價值。

迴路工程在實務上看起來如何

這裡有一個簡單的模式，對許多 Agent 來說效果很好。

迴路 1：嘗試

Agent 使用當前上下文嘗試任務。

迴路 2：評估

執行一個檢查。

例如：

• 結構驗證通過了嗎？
• 程式碼通過測試了嗎？
• 答案引用了所需的來源嗎？
• 工具返回了正確的欄位嗎？

迴路 3：診斷

如果失敗了，分類原因。

例如：

• 缺少上下文
• 錯誤的工具參數
• 檢索失敗
• 幻覺假設
• 輸出不完整
• 政策衝突

迴路 4：適應

改變下一次嘗試。

例如：

• 檢索更多上下文
• 更狹義地重寫任務
• 嘗試不同的工具
• 添加驗證規則
• 向用戶詢問缺少的細節

迴路 5：儲存有用的信號

只儲存對未來運行有幫助的內容。

然後重複。

這就是迴路工程在操作層面上的體現。

一個用於迴路工程 Agent 的實用圖表

1用戶目標
2   ↓
3任務解釋器
4   ↓
5規劃器
6   ↓
7工具 / 行動層
8   ↓
9結果
10   ↓
11評估器
12   ├── 通過 → 完成
13   ├── 失敗：缺少上下文 → 檢索更多
14   ├── 失敗：工具使用不當 → 修正行動
15   ├── 失敗：信心不足 → 升級處理
16   └── 失敗：可恢復 → 帶記憶重試

這就是 Agent 的品質從偶然變成系統化的關鍵。

自我改進信號應該來自哪裡

這是最重要的設計問題之一。

如果你將錯誤的信號輸入迴路，Agent 可能會朝著錯誤的方向優化。

強而有力的改進信號來源包括：

確定性信號

• 測試通過或失敗
• 結構驗證通過或失敗
• API 狀態是成功或錯誤
• 輸出包含所需欄位或不包含
• 政策規則被滿足或違反

工作流程信號

• 重試次數
• 工具延遲
• 失敗發生的步驟
• 信心門檻被跨越
• 升級頻率

人類信號

• 讚 / 倒讚
• 修正後的輸出
• 接受與拒絕的草稿
• 手動覆蓋模式
• 審查者筆記

比較信號

• 版本 A 與版本 B 的輸出品質
• 檢索變體的比較
• 工具路徑比較
• 重複運行後的分數提升

最好的自我改進 Agent 通常會結合至少兩個類別的信號。

最好的迴路能改進工作流程，而不僅僅是回應

這就是設計變得更成熟的地方。

一個弱的實作只使用迴路來重新生成文字。

一個更強的實作則使用迴路來改進整個工作流程。

這意味著 Agent 可以透過改變以下項目來改進：

• 它檢索的內容
• 它使用的工具
• 步驟的順序
• 它記住的內容
• 它忽略的內容
• 是否更早提出釐清問題
• 是否更早停止

這比「再重寫一次答案」強大得多。

系統在流程層面上變得能夠自我修正。

支援自我改進的提示詞模式

提示詞仍然很重要。

它只需要能夠支援迴路。

以下是一些有用的提示詞模式。

提示詞 1：具評估意識的行動提示詞

1你在一個有界限的工作流程中執行任務。
2你的目標不僅是產生一個答案，而是產生一個能夠通過評估的答案。
3如果資訊缺失，請詢問或檢索它。
4如果結果不確定，不要自信地完成。
5如果先前的嘗試失敗了，除非上下文改變，否則避免重複相同的策略。

提示詞 2：失敗診斷提示詞

1先前的嘗試失敗了。
2將可能的失敗原因分類到以下類別之一：
3- 缺少上下文
4- 工具使用不當
5- 錯誤假設
6- 輸出不完整
7- 格式或結構失敗
8- 政策衝突
9然後提出能提高成功機率的最小下一步改變。

提示詞 3：修正提示詞

1使用下面的評估器反饋來修正下一次嘗試。
2如果相同的推理路徑已經失敗，請不要重複。
3偏好更狹義、更基於事實的解決方案。
4如有需要，在回答前先檢索更多上下文。

提示詞 4：記憶摘要提示詞

1將上一次嘗試摘要成一個簡短的記憶區塊，供下一次運行使用。
2僅包含：
3- 失敗了什麼
4- 什麼有效
5- 應該避免什麼
6- 下一步應該嘗試什麼
7保持在 120 字以內。

這些不是神奇的提示詞。

它們是為了強化迴路行為而設計的提示詞。

一個簡單的 Python 風格迴路架構

下面是一個簡化的例子，展示迴路工程在程式碼中可能看起來的樣子：

1MAX_ATTEMPTS = 4
2
3memory = []
4
5for attempt in range(MAX_ATTEMPTS):
6    context = build_context(task=task, memory=memory)
7    plan = agent.plan(context)
8    result = agent.act(plan)
9
10    evaluation = evaluator.check(task=task, result=result)
11
12    if evaluation.passed:
13        return {
14            "status": "success",
15            "result": result,
16            "attempt": attempt + 1,
17        }
18
19    failure_summary = agent.summarize_failure(
20        result=result,
21        evaluation=evaluation,
22    )
23
24    memory.append({
25        "attempt": attempt + 1,
26        "failure": failure_summary,
27        "suggested_fix": evaluation.next_step,
28    })
29
30    if evaluation.requires_human:
31        return {
32            "status": "escalated",
33            "reason": evaluation.reason,
34            "attempt": attempt + 1,
35            "memory": memory,
36        }
37
38return {
39    "status": "failed",
40    "reason": "max_attempts_reached",
41    "memory": memory,
42}

這刻意保持簡單。

重點不在於程式碼本身。

而在於其結構：

• 嘗試
• 評估
• 儲存信號
• 適應
• 重試或升級處理

這就是需要內化的模式。

迴路工程最重要的應用場景

這種方法在那些第一次嘗試無法保證成功的工作流程中特別有價值。

程式碼 Agent

非常適合迴路，因為系統可以：

• 執行測試
• 檢查失敗
• 修正程式碼
• 比較輸出
• 僅在驗證通過時停止

客服 Agent

很有用，因為系統可以：

• 檢索政策上下文
• 草擬回應
• 檢查事實基礎
• 如果風險高則請求批准

研究 Agent

很有幫助，因為系統可以：

• 收集多個來源
• 識別差距
• 再次搜尋
• 僅在證據充足時進行綜合

文件提取 Agent

很有用，因為系統可以：

• 解析檔案
• 驗證結構
• 重試不明確的欄位
• 升級處理低信心案例

營運工作流程 Agent

很有價值，因為系統可以：

• 呼叫 API
• 檢查結果
• 從部分失敗中恢復
• 將例外情況路由給人類

在所有這些案例中，迴路品質比一次性生成的品質更重要。

迴路工程中的常見錯誤

錯誤 1：將重試視為改進

更多的嘗試並不自動等同於更好的學習。

如果系統重複相同的行為，它並沒有在改進。

它只是在迴圈。

錯誤 2：儲存過多的記憶

並非所有過去的上下文都有幫助。

過多的記憶可能會污染下一次嘗試。

儲存壓縮過的、可操作的教訓，而不是原始的記錄堆疊。

錯誤 3：跳過評估

沒有檢查，Agent 就無法知道自己是否變得更好了。

這是最常見的結構性失敗。

錯誤 4：沒有停止條件

一個不受約束的 Agent 並不先進。

它只是昂貴。

錯誤 5：忽略人類反饋

如果人類一直在修正同一件事，而迴路從未使用那個信號，那麼系統就沒有真正在改進。

錯誤 6：對每個任務使用一個巨大的迴路

不同的任務需要不同的迴路。

一個客服 Agent 和一個程式碼 Agent 不應該共享相同的重試邏輯或評估規則。

我推薦的實用建構順序

如果你是從頭開始建構，請使用這個順序。

步驟 1：清楚地定義成功

一個好的結果看起來像什麼？

步驟 2：定義失敗類別

這個 Agent 通常為什麼會失敗？

步驟 3：先建立評估器

系統將如何知道它成功或失敗了？

步驟 4：設計記憶規則

哪些內容應該在嘗試之間保留？

步驟 5：定義重試策略

第一次嘗試和第二次嘗試之間有什麼改變？

步驟 6：添加升級邏輯

何時應該由人類介入？

步驟 7：記錄所有重要事項

你無法改進你沒有觀察到的東西。

步驟 8：只在迴路運作正常後才進行優化

在核心循環穩定之前，不要讓系統變得過於複雜。

這個順序能讓團隊專注於行為，而不是炒作。

在稱呼一個 Agent 為「自我改進」之前的簡單檢查清單

將此作為現實檢驗。

• Agent 知道成功的標準是什麼嗎？
• 它會評估每一次嘗試嗎？
• 它會從失敗中儲存有用的教訓嗎？
• 它會根據反饋改變策略嗎？
• 它會避免盲目重複相同的失敗路徑嗎？
• 它知道何時該停止嗎？
• 它知道何時該升級給人類處理嗎？
• 你能衡量它是否真的在變好嗎？

如果大部分項目都缺失，那麼這個系統可能並非自我改進。

它只是反覆迭代。

最後的想法

AI Agent 的未來不僅僅是更好的提示詞、更多的工具或更長的鏈。

而是更好的迴路。

這就是迴路工程所能實現的。

它將一個 Agent 從一次性生成器，轉變成一個能夠：

• 觀察
• 評估
• 適應
• 記憶
• 智慧地重試
• 在真實條件下改進

的系統。

這就是自我改進在生產環境 AI 中的實際樣貌。

不是神秘。

不是魔法。

只是更好的系統設計。

如果你想要更強大的 Agent，不要只問如何讓它們行動。

要問如何讓它們從接下來發生的事情中學習。

那才是真正的槓桿所在。