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【2026】什么是循环工程(Loop Engineering)?面向初学者的通俗解读
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#循环工程#AI 智能体#提示词工程#自动化#工作流

文章摘要

「是不是每次都在给 AI 重复相似的指示?」

【2026】什么是循环工程(Loop Engineering)?面向初学者的通俗解读


「是不是每次都在给 AI 重复相似的指示?」

太懂了。让 ChatGPT 或 Claude「帮我改这段代码」→改好→「不,这里也改一下」→再改…… 回过神来已经 1 小时,无限循环。

循环工程(Loop Engineering) 就是从「人每次指示」的风格,转变为「设计出 AI 自己验证・修正・直到完成的机制」的风格,是一次范式转移。

本文把 2026 年 6 月 Peter Steinberger 与 Boris Cherny 提出的这个概念,讲给非程序员也能听懂。


先看结论:什么是循环工程

从「写提示词」到「设计循环」

借用 Boris Cherny(前 Vercel CTO)的话:

「我已经不再给 Claude 写提示词了。我运行循环,让 Claude 自己给自己写提示词。我的工作是写循环。」

也就是说:

  • 传统方式: 人每次写提示词、确认结果、再修改
  • 循环工程: 给 AI「目标」「验证方法」「停止条件」,然后交给自律循环

与提示词工程的区别

最直观的比较如下。

比较项目提示词工程循环工程
焦点写出好提示词设计反馈循环
输出确认人每次检查系统自动验证
所需技能语言技能(写作力)设计技能(系统思维)
单次成果单次输出已验证的完成品
人的参与每次需要最少(仅异常时)
可扩展性低(人是瓶颈)高(循环自动反复)

要点: 循环工程不是「钻研提示词」,而是设计「连提示词都让 AI 自动生成的机制」。人只需决定规则和验证标准即可。


5 阶段循环:基本动作

循环工程的心脏是以下 5 阶段的周期。

① 计划 → ② 执行 → ③ 验证 → ④ 修正(失败时) → ⑤ 完成(成功时)

5 阶段循环概念图

循环工程的基本:5 阶段周期① 计划理解目标制定执行计划② 执行按计划实际工作写代码・写文章③ 验证自动检查输出测试是否通过?④ 修正 / ⑤ 完成失败 → 分析原因修正 → 回到②成功 → 确定输出,结束循环失败时循环回到②执行(最多 N 次)关键:③验证是最重要的阶段代码 →「测试通过吗?」 文章 →「字数限制遵守了吗?语气合适吗?」

① 计划(Plan)

AI 理解目标并制定执行计划的阶段。「做什么、按什么步骤、达到什么质量标准」在此定义。

② 执行(Execute)

按计划执行实际工作。写代码、写文章、分析数据等。

③ 验证(Verify)

这里最重要。自动检查输出是否正确。代码的话「测试是否通过」,文章的话「是否遵守字数限制」「语气是否合适」。

④ 修正(Fix)

验证失败时,分析失败原因并修正,回到②。

⑤ 完成(Complete)

验证合格后确定输出,结束循环。


构成循环的 6 个要素

完整的循环需要以下 6 个构成要素。

要素作用具体例子
① 状态(STATE)记录当前位置与结果「第 3 次尝试,上次因 ○○ 失败」
② 验证(Validation)自动检查输出是否正确「测试通过了吗?」「字数?」
③ 反馈(Feedback)分析失败原因用于下次「错误信息: ○○ 类型不匹配」
④ 分支(Branching)按成功/失败改变下一步成功→完成,失败→修正,连续 3 次失败→放弃
⑤ 记忆(Memory)积累过去尝试的结果「上次 A 方法失败→这次试 B」
⑥ 终止条件(Termination)最大尝试次数・超时「最多 5 次」「30 分钟后强制结束」

具体例子:代码审查的循环

例如,让 AI 做代码审查时:

目标: 审查这段代码,指出问题并给出修正版
验证标准: 
- 指出全部 3 个 bug
- 修正版能通过测试
- 修正版保持原有风格
停止条件: 最多 3 次修正

AI 会自己:

  1. 分析代码 → 指出问题
  2. 对照验证标准检查
  3. 不达标 → 分析原因 → 修正 → 再次验证
  4. 达标 → 输出完成品

简易模板:现在就试试循环

把以下内容复制到 Claude 或 ChatGPT 中:

# 循环指示

## 目标
[具体写出想做的事]

## 验证标准(必须全部满足)
- [标准 1]
- [标准 2]
- [标准 3]

## 过程
1. 朝上述目标执行
2. 对照验证标准检查自己的输出
3. 满足所有标准则完成。不满足则分析哪里不足并修正
4. 最多尝试修正 3 次。超过 3 次则提交当前最佳结果

## 开始
理解以上规则后,回答「好的,开始循环」并立即开始执行。

这个模板虽然非常简单,但能体验 「自己验证并修正」这个循环的精髓。先用在简单任务上试试(邮件草稿、文章校对、代码重构)。


总结:循环工程的本质

循环工程带来的变化,不只是「AI 使用技巧」。

视角传统循环工程
对 AI 的看法「方便的词典・秘书」「自主推进工作的部下」
自己的角色每次下指令的管理者决定规则与质量标准的设計者
可扩展性自己是瓶颈循环自动运行
质量时好时坏用验证标准保证一定水平以上

循环工程的本质不是「如何指示 AI」,而是「如何设计让 AI 自己判断并行动的机制」。

不过,不必一开始就搭完整的循环。先用今天介绍的简易模板体验一下「循环的感觉」吧。那种感觉,就是走向下一步的第一步。


参考资料

  • Anatoli Kopadze 的 X 帖子: https://x.com/AnatoliKopadze/status/2068328135611822149
  • Boris Cherny・Peter Steinberger 提出的 Loop Engineering 概念
  • Forward Future Loop Library: https://signals.forwardfuture.ai/loop-library/

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