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source_url: https://x.com/AYi_AInotes/status/2069831601668915323
ingested: 2026-07-15
status: inbox
tags: [tech/agent, tech/llm]
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# Loop Engineering

## 来源

@AYi_AInotes 推文 (2026-06-24, 61K views) + @akshay_pachaar 文章 "Loop Engineering Clearly Explained"

## 核心概念

Prompt Engineering 已死，Loop Engineering 接棒。从"指挥 AI 一步步走"变成"设计一个能自己跑完的系统"。

@bcherny (Claude Code 构建者): "I don't prompt Claude anymore. I write loops, then let them run."

模型正在变成标准件——同一个模型配上更好的循环设计，效果能从中等拉到顶级。

## 四个支柱

### 1. 上下文管理
- Compact: 每 N 轮摘要压缩
- Offload: 大输出写文件，context 只放路径+摘要
- Sub-agents: 混乱子任务 spawn 子 Agent 隔离

### 2. 刹车机制
- max_iterations (硬上限)
- budget + time (token/钱/时间)
- no-progress detection (同调用同参数=卡死)
- completion check (测试通过才是真完成)

### 3. Maker-Checker 分离
- 干活的 Agent 和检查的 Agent 必须分开
- 不同的 prompt，Checker 的任务是挑错不是认可
- 自己不批改自己的作业

### 4. 工具收敛
- 少而精，不重叠 (5-8 个核心工具)
- 写入操作幂等
- 错误信息写给 Agent 看（结构化）
- 禁止 wildcard 执行 (npx *, bun run *)

## Hermes 实现

- delegate_task 分 Maker + Checker 两个 Agent
- /new 开新会话 = context 压缩
- cron job 天然有 max_iterations 和时间预算
- Memory 精简 = 工具收敛

## 检查清单

- [ ] 硬性 max_iterations
- [ ] token/time 预算
- [ ] no-progress 检测
- [ ] objective completion check
- [ ] Maker ≠ Checker
- [ ] 定期 context 压缩
- [ ] 大输出 offload
- [ ] 工具 ≤ 10 且不重叠
- [ ] 写入幂等
- [ ] Agent-readable errors
