本文阐述了AI Agent从Prompt驱动到Loop驱动的演进过程，介绍了Loop Engine的核心组件及其工作原理。从Prompt模式到Workflow模式再到Loop模式，AI Agent不再执行固定流程，而是持续完成目标。真正的Loop Engine包含工作空间状态、上下文构建器、决策引擎、行动分发器、观察与验证、状态更新等七个核心组件，通过循环控制系统驱动整个工作流程。未来，软件将围绕Loop构建，Prompt Engineering将不再是系统的核心，Loop Engine将成为定义下一代软件的关键。
为什么AI Agent不再执行流程，而是在持续完成目标
一、从Prompt到Workflow，再到Loop
过去的软件是事件驱动（Event-Driven）的，过去的AI是Prompt驱动（Prompt-Driven）的，而未来的Agent，将是Loop驱动（Loop-Driven）的。
如果你仔细观察Claude Code、Cursor、Codex、Manus等新一代Agent产品，会发现一个共同特点：它们最大的能力，不是模型更聪明，也不是工具更多，而是能够持续工作。
Claude Code可以连续修改代码、编译、测试、修复Bug，直到任务完成。Research Agent可以不断搜索、阅读、总结，直到收集到足够的信息。
这些产品最本质的变化，不是拥有了更多Tool，而是拥有了一个能够持续驱动工作的循环。我把它称为：Loop Engine（循环引擎）。
二、3种模式的演进
第一阶段：Prompt模式
一次输入，一次输出，生命周期结束。解决的是回答问题。
第二阶段：Workflow模式
Workflow的优点是稳定、可控。缺点：流程是提前设计好的，如果环境发生变化，很难自主调整。
第三阶段：Loop模式
整个过程没有固定步数，只有一个目标：直到完成任务。
一句话概括三个时代：Prompt是一次思考。Workflow是一次执行。Loop是一项持续完成的工作。
三、什么是真正的Loop Engine？
很多人认为Loop就是：
while True: think()实际上，这只是最外层。真正的Loop维护的是整个工作状态。一个成熟的Loop Engine至少包含七个核心组件：
这里最重要的，不是LLM，而是整个循环。
四、Loop的核心组件详解
1. Workspace State（工作空间状态）
每次进入新的Loop，Agent首先要回答：我现在处于什么状态？
例如，一个Coding Agent可能维护这样的Workspace：
这些信息，就是Agent当前的工作现场。
2. Context Builder（上下文构建器）
Context不再来自Prompt，而来自Workspace。Context Builder负责：
- 从State提取当前上下文
- 检索相关记忆和知识
- 压缩和格式化
3. Decision Engine（决策引擎）
LLM负责决策，而不是控制流程。它只回答：下一步应该做什么？
例如：编译失败。LLM判断：应该修改哪个文件？是否重新规划？是否需要调用新的工具？
回答完成之后，控制权重新回到Loop Engine，Loop继续运行。
4. Action Dispatcher（行动分发器）
Action不是Call Tool，Action是：改变环境。
例如：写代码、执行终端、打开浏览器、发送邮件、调用MCP、运行测试……
真正重要的不是Tool，而是环境发生了变化。
5. Observation & Verification（观察与验证）
Action完成之后，Loop不会结束。Agent会重新观察环境：
- 编译成功了吗？
- 测试通过了吗？
- 接口正常了吗？
- 文件修改了吗？
如果结果符合目标，继续下一步。如果失败，重新进入下一轮。
6. State Update（状态更新）
每完成一次Loop，Agent都会更新Workspace：
下一次进入Loop，Agent就拥有了新的状态。这也是Claude Code能够连续工作数小时的重要原因——它不是一直聊天，它是在持续维护自己的工作现场。
五、Loop Engine才是真正的Agent Runtime
如果把整个过程抽象出来，会发现：真正运行的其实不是模型，而是一个持续循环的控制系统。模型负责推理，Loop Engine负责驱动整个系统。
六、从Workflow到Loop的范式转移
| 维度 | Workflow | Loop Engine |
|---|---|---|
| 控制方式 | 预定义流程 | 动态决策 |
| 适应性 | 固定，难调整 | 灵活，根据状态调整 |
| 执行时长 | 短期（秒级） | 长期（分钟到小时） |
| 错误处理 | 预定义分支 | 动态重试和学习 |
| 核心组件 | DAG编排 | State + Decision |
| 典型框架 | Airflow, Temporal | LangGraph, AutoGen |
七、未来的软件将围绕Loop构建
过去的软件围绕功能设计。后来，AI围绕Prompt设计。未来，Agent将围绕Loop设计。
软件不再等待用户点击按钮，而是围绕目标持续运行，不断观察环境、更新状态、执行行动，直到任务真正完成。
也许几年之后，我们回头看今天的Prompt Engineering，会像今天看早期GUI一样——它并没有错，只是已经不再是系统的核心。
真正定义下一代软件的，不是Prompt，不是Workflow，甚至不是某一个模型，而是一个能够持续感知、持续决策、持续执行、持续演进的Loop Engine。
Prompt决定Agent如何开始，Loop决定Agent如何完成。
最后
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