Agent Loop 如何驱动多步智能体
AI 总结
这篇掘金文章将 Agent Loop 解释为重复循环：把当前上下文交给模型、执行所选工具、将结果加入历史，并持续到任务结束。文章把这一过程对应到 Think–Act–Observe 模式，并提供包含步数上限、工具执行和历史记录的简短 Python 实现。文中还讨论并行工具调用、停止条件、上下文溢出、重复调用和过早停止等常见问题。
深度见解
教程为开发者提供了一份理解多步智能体运行时结构的简明参考。
同样是调
GPT或者Claude，网页聊天框里它只能回你一段话；放进Codex或者Claude Code里，它能自己翻文件、改代码、跑测试，折腾二十分钟把活干完。 差别不在模型，在模型外面那圈代码——一段while循环。
本文收录于微信公众号：愤怒的代码 AngryCode
0x00、Agent 和聊天框，差的就是一个循环
先看一个说法：AI Agent 就是一段会重复执行的代码。
它干的事可以用一句话说完：把当前状况发给大模型，执行模型选中的工具，把结果塞回去，再发一遍，一直转到任务做完。
Think（想）→ Act（做）→ Observe（看）→ 重复，直到目标达成。