AI ManualsAI 技术开发者索引
Agent 与工作流

Agent Loop

Agent Loop(智能体循环)是围绕模型反复运行的控制过程:提供当前状态、获取下一步决策、执行获准的操作,再把结果交回模型,直到满足停止条件。

Agent 原理规划执行
开始阅读
工具结果回到模型,循环才成立
Agent Loop:工具结果回到模型,循环才成立宿主运行器向模型提供当前状态;模型可以请求工具并再次观察结果,也可以直接输出最终回答。运行器负责终止循环。当前任务状态输入、历史与观察模型决策下一步怎么做获准的工具调用、返回观察最终回答 / 停止目标达成或触及上限运行器限制超时、步数与取消需要工具时新观察进入下一轮强制终止条件

循环包含明确的返回边和出口;一次模型调用本身不等于一个智能体循环。

工作机制与关键组成

  1. 观察状态

    向模型提供当前任务、对话内容和相关工具返回结果。

  2. 选择下一步

    模型可以直接回答、请求调用工具,也可以向用户询问补充信息。

  3. 执行并判断是否结束

    运行获准的工具调用,把结果返回模型,同时由程序限制循环次数和停止条件。

如何选择

构建或排查需要多轮调用工具的智能体时,可以用这个循环模型梳理每一步发生了什么。

适合解决哪些问题

  • 理解为什么工具型智能体需要一个运行器来管理多轮模型调用。
  • 设计取消、重试、人工审批和最大执行步数等机制。

使用时要留意什么

  • 没有明确终止条件的循环可能反复执行、持续消耗,或在任务完成后继续操作。
  • 权限和硬性执行上限必须由宿主程序强制执行,不能交给模型自行保证。

使用前,先弄清楚

Agent Loop 应该在什么时候结束?

至少要定义任务完成、执行失败、达到步数或时间预算,以及用户取消等结束条件。模型可以建议下一步,但循环上限应由运行器强制执行。每轮保存工具结果和状态,才能判断它是在推进任务还是重复执行。

继续核对原始资料

概念说明参考项目文档与源码;场景选择和接入建议为 AI Manuals 的整理判断。版本、价格、许可及接口细节请以项目当前说明为准。