循环工程:从提示 Agent 到设计一个会提示 Agent 的循环
当我们谈论如何用好 AI 编程时,大多数人还停留在"如何写出更好的 Prompt"这个层面。但真正的范式转移正在发生:与其继续手写 Prompt 指挥 Agent,不如设计一个能自动驱动 Agent 的"小系统"。这就是循环工程(Loop Engineering)。
当我们谈论如何用好 AI 编程时,大多数人还停留在"如何写出更好的 Prompt"这个层面。但真正的范式转移正在发生:与其继续手写 Prompt 指挥 Agent,不如设计一个能自动驱动 Agent 的"小系统"。这就是循环工程(Loop Engineering)。
在 Mac 上装过深信服 aTrust 的人,可能都遇到过同一个问题:安装很顺利,卸载却不太像一个普通 App。 直接拖进废纸篓通常没用;官方卸载器也可能被企业策略拦住。实际检查后会发现,它不只是一个应用程序,而是在系统里放了一组 LaunchDaemon、常驻进程、防火墙规则和卸载监控组件。
Codex 的沙箱配置是 sandbox = workspace-write、approval = on-request,改仓库里的普通文件也一直弹 approve。启动时还有这条报错: Codex's Linux sandbox uses bubblewrap and needs access to create user namespaces 排查过程 先看基础条件:
agent 第一次真正跑起来时,到底发生了什么。 OpenClaw 把这个过程叫做 Bootstrapping。可以把它理解成一次“首次启动仪式”:系统会初始化工作区、收集身份信息、写入关键文件,最后把一个“刚装好但还没有人格和长期记忆入口”的 agent,变成一个能稳定长期协作的助手。
这篇笔记整理自 OpenAI 开发者博客 Run long horizon tasks with Codex。原文记录了用 Codex 从零构建一个设计工具的完整实验,核心内容是如何让 AI 编程代理在长时间任务中保持连贯。 背景 GPT-5-Codex(2025年9月)是第一个针对代理式编程优化的 GPT-5 版本,12月发布的 5.2 开始让人觉得自主式编程代理可以变得可靠。
Codex 在 v0.98.0 之后默认开启了 Steer Mode。这个功能名字听着玄乎(Steer = 驾驶、掌舵),其实就是让你控制消息是“立即发”还是“先排队”。 以前的任务调度比较死,现在通过 Enter 和 Tab 两个键就能把控节奏。 Enter vs Tab 1. 按 Enter:立即提交 这就是最常用的提交方式,不管 AI 有没有在干活,按了就发。
Agent Teams 默认的 in-process 模式虽然省事,但队员一多,切屏会很麻烦。如果想实现那种多窗口并行的“指挥中心”风格,就得研究一下 Split Pane(分屏)模式。 视角解放 在默认模式下,得用 Shift+Up/Down 来回切换队员窗口。而在分屏模式下,每个队员都会分到一个独立的终端窗格(pane)。我们就可以一边看 A 队员写后端,一边盯着 B 队员跑测试。
最近 Claude Code 更新了 Agent Teams(多智能体协作)功能。简单来说,它允许启动一个 Team Lead 会话,带上一群 Teammates 分头行动。 这和之前的 Subagents(子智能体)有本质区别:Subagents 是临时的“外包”,干完活拿结果就走;Agent Teams 是真正的“团队”,队员有独立上下文,能互相发消息,还能共享任务列表协同推进。
基于官方文档整理。 主文档: https://code.claude.com/docs/en/agent-teams 一、Agent Teams 是什么 Agent Teams 让你协调多个 Claude Code 实例协同工作。一个会话作为 Team Lead(领队),负责协调、分配任务和综合结果;其他 Teammates(队友) 各自在独立的上下文窗口中工作,并可以直接互相通信。 与 Subagents(子智能体) 的关键区别:
简单整理一下 Claude Code 官方文档中关于子智能体(Sub-agents)memory 字段的用法。这个功能主要是给子智能体分配一个持久化目录,让它在不同会话之间也能记住东西。 基本定义:持久化存储目录 memory 字段为子智能体提供了一个跨会话保留的持久化目录。子智能体利用该目录逐步积累知识,例如代码库模式、调试经验和架构决策等。通过在该目录下读写 Markdown 文件,智能体可以在后续任务中复用这些积累。