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星图管发现,路线管顺序,词典管查阅。每个词都挂着能直接拿去用的项目。

Agent 循环

Agent Loop3 个项目5 个相关词

在星图中看
小机器人坐着小车沿环形轨道转圈,经过看、想、做三站,旁边立着红色停止牌
说人话
Agent 干活不是一口气算完,而是转圈:看一眼眼下什么情况,定一个动作,执行,再把结果读回来接着判断。这是因为模型只能照着当下看到的文字做一次判断,多步的任务只能一轮轮来,上一轮的结果就是下一轮的依据。你看它在界面上一条条冒出正在读取、正在运行,每一条就是一圈。
打个比方
像洗一池碗,拿一个洗一个,每洗完抬头看池子里还剩几个,剩着就接着洗。
说行话
最常被引用的写法叫 ReAct,推理和行动交替。框架里给它封顶的参数就叫 max_iterations 或 max_turns,日志里那句 iteration limit,说的是撞上了这道闸,不是任务做完了。
潜台词
看它在界面上转圈不动,多半不是模型在想,是某一步工具调用卡住了,循环停在等返回那里。
别用它
不设停止条件会转到爆预算。必须有轮数上限和成本闸。

拿这个能做什么3 个项目

  1. 01
    langchain-ai/langgraph

    把循环显式建成状态图,每步可存可回放

    选它当需要中断、恢复、人工介入

  2. 02
    openai/openai-agents-python

    轻量框架,循环、任务交接、护栏都做成了最小抽象

    选它当想看清一个循环最少需要哪几件东西

  3. 03
    pydantic/pydantic-ai

    带类型校验的 agent 框架,每一步的输入输出都有结构约束

    选它当循环里的中间结果必须可靠,不能靠运气

循环本身十几行就能写完,你买框架买的是周边:状态持久化、失败重试、中断续跑、可观测。评估框架该看这些,不是看它循环写得多优雅。

动手试试做完就算会了

给工具调用那步的 chat 套上 for turn in range(5):有调用就执行,结果以 role: "tool" 追加进 messages 再问,没有就 break。每圈打印 len(messages),一圈至少涨两条;让 get_weather 总回「还没更新」,看它第几圈收手。

相关点进去继续查

局部星图:拖动节点看牵连,悬停只亮它的邻居,点一个词跳过去