Agent Loop
现代 Agent Engineering 学习路线：Agent Loop
0 子目录9 文档
文档
9Agent Loop 推荐阅读Agent Loop 推荐阅读 1. ReAct：理解 reasoning 与 acting 交错的基本范式。 2. OpenAI Function Calling：学习原生工具调用、严格 schema 与多调用消息结构。 3. Anthropic Tool Use：关注 tool use / tool result 消息契约。 4. Gemini Function Calling：比较不同提供商的工具声明和响应格式。 5. OpenA最小 Agent Loop 实现最小 Agent Loop 实现 1. 最小组成 一个可运行的最小 Agent 至少包含： 1. LLM client； 2. 对话与状态容器； 3. 工具定义和 JSON Schema； 4. tool call 解析； 5. 参数校验与工具执行； 6. tool result 回填； 7. 最终答案识别； 8. 最大步数、超时、取消和错误分类。 “模型输出一段 JSON”只是决策，不是完整闭环。只有结果回填后模型继续判断，才形成 A结构化输出与 Agent 状态机结构化输出与 Agent 状态机 1. 为什么需要结构化输出 自由文本适合最终回答，不适合驱动程序。动作决策至少应包含： 更推荐使用模型提供商的原生 tool/function calling，因为调用与普通文本分离，协议更清楚。无论来源如何，运行时都要再次使用 schema 验证，不能把模型输出当成可信输入。 2. 状态分类 任务状态 ：目标、子任务、完成条件。 对话状态 ：系统消息、用户消息、模型响应、工具结果。 执行状态 ：步数、Agent Loop 的终止条件、超时与错误处理Agent Loop 的终止条件、超时与错误处理 1. 终止条件必须由运行时强制 常见停止来源： 模型返回 final answer； 任务成功条件被验证器满足； 达到最大步骤； 达到 wall clock deadline； token、金额或工具调用预算耗尽； 用户取消； 不可恢复错误； 连续重复动作触发循环检测。 只在 prompt 中写“最多调用 10 次”不够。模型可能忽略，网络重试也可能让真实次数与模型认知不同。 2. 多层任务拆分与 Plan 表示：从目标到可验证执行图任务拆分与 Plan 表示：从目标到可验证执行图 1. 学习目标 完成本章后，应能回答以下问题： 1. 一段自然语言待办列表为什么还不是可执行计划； 2. Goal 、 SuccessContract 、 Plan 、 PlanStep 、 Action 、 ToolCall 分别处于哪一层； 3. Planner、Scheduler、Runner、Executor 各自拥有什么决定权； 4. 如何把依赖、输入、输出、验收条件、工具权限Task Scheduler：依赖、并发、资源与动态重规划Task Scheduler：依赖、并发、资源与动态重规划 1. Scheduler 解决什么问题 Planner 回答： 为了完成目标，需要哪些任务，它们之间有什么逻辑依赖？ Scheduler 回答： 在当前时刻，哪些任务已经具备执行条件；应按什么顺序、并发度和资源约束派发？ 二者分离后，系统不再依靠模型每轮“凭感觉选择下一项”。依赖满足、预算扣减、锁冲突、并发上限、租约过期和迟到结果处理，都可由确定性运行时管理。 一个调度器至少维Workflow 流程控制模式：从确定性链路到自主 Agent LoopWorkflow 流程控制模式：从确定性链路到自主 Agent Loop 1. Workflow 与 Agent 的核心差异 Anthropic 在 Building Effective Agents 中给出一个实用区分： Workflow ：LLM 和工具沿着预先定义的代码路径运行； Agent ：LLM 根据当前环境反馈，动态决定过程和工具使用。 两者不是互斥产品类型，而是一条控制权连续谱： 越靠右，系统越能适应开放环境，但成本、延Output Parser 与结构化响应：从 Provider 事件到可执行决策Output Parser 与结构化响应：从 Provider 事件到可执行决策 1. Output Parser 不是“从文本里抠 JSON” Agent 运行时接收的模型输出可能包含： 普通文本； 原生结构化输出； 一个或多个 tool/function calls； tool call 参数的流式 delta； reasoning、引用、附件等 provider 专有内容块； finish reason、usage、错误和中断事件Agent Loop 分层与机制选择Agent Loop 分层与机制选择 Freshness metadata last verified : 2026 08 24 version scope : stable engineering concepts source type : primary paper + engineering synthesis stability : stable concept 1. 五层演进 层 新增状态 主要目标 不是默认加入 Minim