Agent 循环工程：从核心循环到验证、评估循环的分层设计
LangChain 团队发表文章《The Art of Loop Engineering》，系统阐述了 Agent 的循环工程方法论。文章指出，Agent 的核心算法很简单：给 LLM 上下文，让它在循环中调用工具直到完成任务。这是最基础的循环，但远不是驱动 Agent 的唯一循环。受 Swyx 的"loopcraft：堆叠循环的艺术"启发，文章介绍了如何堆叠和扩展循环来构建更有效的 Agent，以及如何用 LangChain 原语在每个层级进行可观测性建设。
循环 1：核心 Agent 循环
基本原理
Agent 的核心是一个模型在循环中调用工具直到任务完成。这就是 LangChain 的 create_agent 提供的能力。选择任意模型，接入工具，就有了一个可用的 Agent 循环。
工具是赋予 Agent 在真实世界中采取行动能力的关键。以 LangChain 内部的文档 Agent 为例：
- 接收文档改进请求
- 模型规划和起草变更
- 使用工具克隆仓库、读取文件、编写文档、打开 Pull Request
局限性
核心 Agent 循环能完成工作，但不总是在第一次就产生正确或一致的结果。当一致性很重要时，需要更高层级的循环。
循环 2：验证循环
为什么需要验证
Agent 循环完成工作，但不总是产生正确或一致的输出。验证循环的作用是在 Agent 完成工作后，检查输出质量，如果不满足标准则重新执行。
工作流程
验证循环的典型流程：
- Agent 执行任务，产生输出
- 验证器（可以是另一个 LLM 或规则引擎）检查输出
- 如果输出满足标准，循环结束
- 如果输出不满足标准，将反馈返回给 Agent，重新执行
- 重复直到输出满足标准或达到最大迭代次数
应用场景
验证循环特别适合：
- 代码生成和审查
- 文档质量检查
- 数据格式验证
- 安全合规检查
- 多步骤任务的中间结果验证
循环 3：评估循环
持续改进
评估循环是更高层级的循环，用于持续改进 Agent 的性能。它的工作原理是：
- 收集 Agent 在生产环境中的执行轨迹
- 用评估器（人工或自动）评估输出质量
- 根据评估结果识别改进点
- 更新 Agent 的提示词、工具或配置
- 部署更新后的 Agent
- 重复这个循环
与验证循环的区别
验证循环是运行时的、针对单个任务的即时检查；评估循环是离线的、针对整体性能的持续改进。验证循环问"这个输出对吗？"，评估循环问"这个 Agent 整体表现好吗？"
LangSmith 的支持
LangSmith 为评估循环提供了完整的工具链：
- 追踪和记录 Agent 的执行轨迹
- 定义和运行评估器
- 比较不同版本 Agent 的性能
- 识别失败模式和改进机会
- A/B 测试不同的配置
循环 4：规划循环
复杂任务的分解
对于复杂任务，Agent 需要先规划再执行。规划循环的工作流程：
- 接收复杂任务
- 规划器将任务分解为子任务
- 执行器逐个执行子任务
- 监控执行进度，必要时重新规划
- 所有子任务完成后，整合结果
动态重规划
规划不是一次性的。在执行过程中，可能会遇到：
- 子任务失败，需要替代方案
- 新信息出现，需要调整计划
- 子任务结果不符合预期，需要重新分解
动态重规划能力是高级 Agent 的关键特征。
循环 5：反思循环
自我改进
反思循环是最高层级的循环，让 Agent 能够从经验中学习：
- 完成任务后，Agent 回顾自己的执行过程
- 识别哪些步骤有效、哪些无效
- 总结经验教训
- 将经验存储到记忆中
- 在未来的任务中应用这些经验
记忆系统
反思循环需要记忆系统的支持：
- 短期记忆：当前任务的上下文
- 长期记忆：过去任务的经验教训
- 工作记忆：正在处理的信息
记忆的检索和更新逻辑是上下文工程的重要组成部分。
循环堆叠的设计原则
1. 每个循环有明确的职责
不要让一个循环做太多事情。每个循环应该有单一、明确的职责：
- Agent 循环：执行任务
- 验证循环：检查质量
- 评估循环：持续改进
- 规划循环：任务分解
- 反思循环：经验学习
2. 循环之间有清晰的接口
循环之间通过明确的数据结构通信：
- Agent 循环 → 验证循环：输出结果
- 验证循环 → Agent 循环：反馈和修正指令
- 生产轨迹 → 评估循环：执行数据
- 评估循环 → Agent 循环：配置更新
3. 可观测性是关键
每个循环都需要可观测性：
- 记录每个循环的输入和输出
- 追踪循环的执行次数和耗时
- 监控循环的成功率和失败模式
- 可视化循环之间的数据流
LangSmith 提供了完整的可观测性工具，支持多层循环的追踪和分析。
4. 从简单开始，逐步叠加
不要一开始就设计所有循环。从核心 Agent 循环开始，确保它能完成基本任务。然后根据需要逐步添加验证循环、评估循环等。每个新循环应该解决一个具体的问题。
总结
Agent 循环工程是构建可靠 Agent 系统的核心方法论。核心 Agent 循环只是起点，验证循环确保输出质量，评估循环驱动持续改进，规划循环处理复杂任务，反思循环实现经验学习。通过合理堆叠这些循环，并为每个循环提供清晰的职责、接口和可观测性，可以构建出在生产环境中可靠运行的 Agent 系统。LangChain 和 LangSmith 提供了实现这些循环的原语和工具，让开发者可以专注于业务逻辑而不是底层基础设施。
来源：https://www.langchain.com/blog/the-art-of-loop-engineering