别写 Prompt 了现在开始 给 AI 写 Loop过去一年多大部分人用大模型的方式基本没怎么变写一段 prompt 发过去拿到回复不满意改 prompt 重来满意了复制结果走人。这个模式在问答、写作辅助、代码片段生成这类一次性任务上够用。但一旦任务变复杂——需要多步骤执行、需要根据中间结果调整策略、需要验收打回再改——单轮 prompt 的短板就暴露了。prompt 写得再长再精细也只是一个静态指令。模型执行过程中遇到意外情况不会自己回头修正。输出质量全靠人在回路外盯着出错了还是得人手动打断重来。最近几个月行业里开始频繁讨论一个概念AI Loop。核心思路说起来不复杂——把一次性的 prompt 调用变成一个有状态的循环模型执行一步检查结果根据反馈决定下一步是继续、修正还是结束。整个过程由程序控制而不是靠人盯着刷新页面。这个想法本身不新。传统软件工程里的控制循环、REPL、编译器的多轮优化 pass本质上都是循环结构。区别在于之前循环里跑的是确定性代码现在循环里跑的是大模型推理。明略科技的 Octo 把这件事做进了产品层——任务单元直接就叫回路Loop从对话中自然创建指定一个智能体作为负责人后进入执行循环。智能体接到任务开始干活产出物挂在回路上发起人审核通过就关单不通过就打回带具体批注。一、Loop 不是任务列表是 AI 原生的工作单元很多人第一反应是这不就是个带 AI 的 Jira 吗还真不是。传统工单系统的设计前提是执行者是人。所以需要填表、需要手动更新进度、需要在评论区沟通。AI 当执行者的时候这些前提全变了。Octo 的 Loop 有几个关键设计是专门为 AI 执行者做的建单不填表。在群里说一句话、某个智能体Loop 就建好了。系统自动提取任务目标和交付物不需要人去填一堆字段。执行全自动留痕。AI 做了什么操作、调了哪些工具、输出了哪些版本、用了多少资源全部自动挂在 Loop 时间线上。验收获结构化反馈。打回不是扔一句不行重做而是具体到哪里不行、期望改成什么样系统把这些反馈结构化。支持子回路树。大任务拆成多个子 Loop派给不同智能体并行执行进度自动汇总。本质上Loop 把执行-检查-反馈-修正这个回路上的摩擦力降到了最低。每一轮迭代的成本从人花 10 分钟读全文找问题写反馈变成系统自动对比验收标准给出结构化意见。这里面有几个工程上的关键设计点**第一是状态管理。**每一轮迭代的输入输出、中间决策、错误信息都得记录下来后续迭代可以参考完整的执行历史而不是只看原始 prompt。没有状态的循环只是重复调用。**第二是反馈信号的设计。**反馈不能只是好/不好这种二元判断得具体到哪里不好、期望改成什么样最好是结构化的模型在下一轮能直接消费。**第三是终止条件。**循环不能无限跑下去需要明确的验收标准和步数上限。模型在错误方向上死循环是迟早的事。**第四是经验沉淀。**多轮验收打回产生的反馈数据如果用完就扔太浪费了。把这些反馈提炼成可复用的偏好或技能才是长期使用的价值所在。二、信息流控制才是多 Agent 协作的本质单个 AI 的 Loop 还只是开始。真正有意思的是多个 AI 一起协作的时候。现在团队里 AI 越来越多了Claude Code 写代码Codex 跑测试文档 Agent 写初稿部署 Agent 推上线。单个 AI 处理具体任务的能力早就跨过了可用线但三五个 AI 同时在一个项目里干活的时候问题就不是AI 够不够聪明了。信息怎么流产出放哪里谁验收验收意见怎么传到下一次执行——这些事情靠模型能力本身解决不了。Slack、飞书、钉钉是为人和人沟通设计的Jira、Linear 是为人和人派活设计的。AI 被塞进这些系统里要么当聊天机器人使要么当定时脚本跑始终没有一个把它当成正式协作成员的位置。Octo 的 6 种协作模式Solo单人独立完成Roundtable全员可见自由讨论Critic执行者看不到审查者Pipeline流水线每步只看上一步Split拆分隔离执行再合并Swarm同题竞作选最优Octo 的解法是把信息控制编码成协作模式。普通群聊只有全员广播这一种拓扑人类靠常识和组织流程弥补这个缺陷——审计员不会提前把审计意见发给被审计的人。但 AI 没有这个常识。你把写代码的 AI 和安全审计的 AI 放在同一个可见域它会从审计消息里提取漏洞信息然后在后续代码里规避。这件事的意义在于它承认了一个基本事实**多 Agent 协作的核心不是谁更聪明而是谁在什么时候能看到什么。**这跟人类组织的设计原则是一样的——部门墙、权限分级、信息脱敏本质上都是在控制信息流。三、Preference 沉淀才是真正的壁垒Octo 里和其他产品差异最大的部分不是 Loop也不是 6 种协作模式而是 Preference偏好/经验。每次验收通过或打回人的反馈被蒸馏成经验卡片关联到智能体下次接类似任务自动加载。你打回文档 Agent 的产出说开头直接说结论不要铺垫这条反馈不会丢在聊天记录里——它变成这个智能体的长期经验下次写文档自动参考。经验卡片的结构来自卢曼卡片笔记法每条经验包含可验证的行为规则、来源证据、适用范围和置信度卡片间可以引用组合。用得久了就会出现一个有意思的现象不同人的智能体慢慢养成了不同的风格。有人的代码 Agent 注释少但速度快有人的文档 Agent 结构严谨。派活的时候按任务性质选智能体和在团队里选人是一个逻辑。这才是真正的壁垒。经验存在服务端跟着智能体身份走换模型换设备都不丢。人离职了他创建的智能体和积累的经验留在系统里。传统的 SaaS 产品用户迁移成本主要在数据和使用习惯。Octo 这类产品的迁移成本在于——你的整个团队的做事方式、判断标准、风格偏好都已经被系统记录并内化了。换一个平台等于把组织记忆清零重来。Loop 这个概念火起来标志着 Agent 的发展进入了新阶段。第一阶段拼的是单个模型够不够强——参数越大越好推理越快越好。这个阶段基本结束了头部模型的能力差距在快速缩小。第二阶段拼的是单个 Agent 能不能把一件事从头做到尾——会用工具、能操作浏览器、能写代码。这个阶段正在进行中Devin、Claude Code、Codex 都是代表。第三阶段拼的是多个 Agent 怎么高效协作——信息流怎么控制、任务怎么拆分、经验怎么沉淀、组织记忆怎么积累。这才是刚刚开始。Astra 在模型层做多 Agent 协作Avernet 在基础设施层做多 Agent 协作Octo 在产品应用层做多 Agent 协作。三条路线同时往一个方向挤不是巧合。别再只写 prompt 了。给 AI 设计循环才是接下来的事。学AI大模型的正确顺序千万不要搞错了2026年AI风口已来各行各业的AI渗透肉眼可见超多公司要么转型做AI相关产品要么高薪挖AI技术人才机遇直接摆在眼前有往AI方向发展或者本身有后端编程基础的朋友直接冲AI大模型应用开发转岗超合适就算暂时不打算转岗了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念能上手做简单项目也绝对是求职加分王给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料手把手帮你快速入门学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型GPT、文心一言等特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架LangChain等实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块看似清晰好上手实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】