新智元報(bào)道

【新智元導(dǎo)讀】這些天，硅谷最熱的詞，就是Loop！老黃、Karpathy、吳恩達(dá)、Anthropic工程師、龍蝦之父都在紛紛告訴你，Prompt已死，必將被Loop取代。

最近，硅谷最火的是哪個(gè)詞？

Loop。

一打開X，全網(wǎng)鋪天蓋地都在講Loop Engineering。

硅谷一眾大佬，都在紛紛放棄提示詞，轉(zhuǎn)向自主循環(huán)！

黃仁勛給我們劃出下一階段的新重點(diǎn)（也是燒token的新方法）：

Nobody writes prompts anymore. The new job is to write and handle loops.

（沒人再寫提示詞了，新工作是寫Loop，搞Loop。）

最近，Anthropic工程師透露：

Anthropic內(nèi)部80%以上工程師已在使用自改進(jìn)循環(huán)（self-improving loops），3-6 個(gè)月將達(dá) 100%。

吳恩達(dá)斷言：3到6個(gè)月后，prompt將消亡！Loop取代prompt，已成定局。

Karpathy此前在講解自己的AutoResearch項(xiàng)目時(shí)，就討論AI agents 閉環(huán)（generation → execution → evaluation → improve），呼吁要把人類從loop中部分移除。

Karpathy在3月在訪談里，專門深入談了 AutoResearch / Karpathy Loop

OpenClaw之父Peter Steinberger直言：每月一提醒，別再手寫提示詞了，設(shè)計(jì)循環(huán)才是王道。

Claude Code之父Boris Cherny直接豪言：Loop循環(huán)就是未來！

兩年前，我們還在手動寫代碼。后來開始過渡到讓智能體來寫代碼。

而現(xiàn)在，我們正邁向這樣一個(gè)階段：由智能體來提示其他智能體，再由后者生成代碼。

從源代碼到智能體這一步雖然很大，但引入循環(huán)機(jī)制的意義和影響，絲毫不亞于前一步。

沒想到，提示工程火了兩年，頂流AI工程師已經(jīng)不玩了。

為什么硅谷大佬，都紛紛看好Loop？

傳統(tǒng) prompting 的本質(zhì)是：人類就是loop本身。

你寫prompt → Agent輸出 → 你review → 你再寫下一個(gè)prompt → 循環(huán)往復(fù)。

每一步都依賴人類注意力、上下文記憶和決策帶寬。一個(gè)人一天能有效驅(qū)動的token量和任務(wù)復(fù)雜度是有限的。

Loop Engineering的本質(zhì)是：系統(tǒng)自己成為loop。

因此，循環(huán)工程比提示詞工程更重要。

人類只做一次高價(jià)值設(shè)計(jì)：

1、定義目標(biāo)與停止條件

2、搭建驗(yàn)證機(jī)制（最關(guān)鍵）

3、建立持久化記憶（markdown / 外部狀態(tài)）

4、 配置發(fā)現(xiàn)與調(diào)度

之后， AI循環(huán)系統(tǒng)可以自主發(fā)現(xiàn)任務(wù) → 執(zhí)行 → 驗(yàn)證 → 持久化 → 再次發(fā)現(xiàn)，24/7 運(yùn)行，人類只在必要時(shí)介入。

這就是硅谷大佬，都紛紛看好Loop的原因。

他們是基于這個(gè)判斷：一旦loop成熟，手動提示詞的性價(jià)比會直接崩盤！

Loop Engineering 11頁白皮書，全網(wǎng)瘋轉(zhuǎn)

所以，循環(huán)過程到底是什么？

最近幾天，X上開始瘋轉(zhuǎn)這樣一份關(guān)于Loop Engineering的白皮書。

https://drive.google.com/file/d/1qzKI4DKnyHRpXK1J3ATPqwaqLc0iNu-M/view

這個(gè)11頁P(yáng)DF，本質(zhì)上是一份流行總結(jié)/現(xiàn)場指南，匯集了相關(guān)公開討論和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

其中的核心想法，源于 Peter Steinberger、Boris Cherny和Addy Osmani的公開表述。

什么是循環(huán)工程？

Loop Engineering（循環(huán)工程），由 Google Chrome 工程師 Addy Osmani 在 2026 年 6 月命名。

它是提示詞工程、上下文工程、工具鏈工程之上的第四層：前三層都假設(shè)你坐在鍵盤前逐行指揮 AI；Loop Engineering 要把你從這個(gè)位置上移走，徹底將你從干活的位置上解放出來。

從此，你不再是驅(qū)動AI的引擎，而是設(shè)計(jì)這臺引擎的架構(gòu)師。

系統(tǒng)將在設(shè)定好的時(shí)間自動喚醒、衍生子智能體進(jìn)行工作，并將輸出結(jié)果反饋給自身作為下一輪的輸入。

文章將一個(gè)完整的Loop拆解為五個(gè)關(guān)鍵動作 ：

發(fā)現(xiàn)：AI利用固化的技能庫自己去尋找有價(jià)值的工作，比如讀取最新的CI失敗記錄或未解決的Issue。

交接：為每個(gè)任務(wù)開啟獨(dú)立的沙盒，讓多個(gè)智能體并行且互不干擾 。

驗(yàn)證：這是最核心的一步。讓寫代碼的AI給自己打分，它只會盲目自我贊美。因此，必須引入一個(gè)完全獨(dú)立的、默認(rèn)持懷疑態(tài)度的「評估者」智能體來挑錯(cuò)。

持久化：AI的記憶不能只停留在隨時(shí)會被清空的上下文窗口中，必須將其狀態(tài)和進(jìn)度固化到磁盤上，以便第二天能接著干。

調(diào)度：通過自動化腳本讓系統(tǒng)周期性地自主運(yùn)轉(zhuǎn)，閉合整個(gè)循環(huán)。

其中，最難、也最容易被偷懶跳過的是驗(yàn)證。

讓 AI 自己給自己打分，它幾乎總會夸自己，因?yàn)樗X子里裝著自我說服鏈條。而解法，就是引入一個(gè)獨(dú)立的評估 Agent，默認(rèn)假設(shè)代碼是壞的。

然而，系統(tǒng)全自動運(yùn)行并不意味著你可以高枕無憂。作者警告：當(dāng)循環(huán)在深夜狂奔時(shí)，可能會悄悄積累四大隱性成本。

驗(yàn)證債務(wù)：未經(jīng)驗(yàn)證的細(xì)微錯(cuò)誤被悄悄合并入庫。

理解腐化：AI寫代碼太快，導(dǎo)致人類對代碼庫的理解嚴(yán)重脫節(jié)。

認(rèn)知投降：人類懶得再審查，全盤接受AI的結(jié)果。

Token失控：AI在死循環(huán)中徹夜重試，燒光預(yù)算。

同一個(gè)Loop，兩個(gè)人來建，可能會得出截然相反的結(jié)果。帶進(jìn)去判斷力，就放大判斷力；帶進(jìn)去懶惰，就放大懶惰。

總之， 這篇報(bào)告揭示了一個(gè)深刻的行業(yè)變化：循環(huán)工程讓代碼的生成幾乎免費(fèi)，而人類的判斷力，則成了唯一的稀缺資源！

另外，同時(shí)全網(wǎng)瘋轉(zhuǎn)的還有Codez發(fā)出的一份14步的實(shí)操手冊，目前已經(jīng)有百萬轉(zhuǎn)發(fā)。

文章大意如下：Prompt已經(jīng)過時(shí)了，杠桿點(diǎn)已經(jīng)上移了一層——從「寫給AI看的話」，變成「設(shè)計(jì)一套自動喂給AI的系統(tǒng)」。

這個(gè)轉(zhuǎn)變可以拆成14步、3個(gè)階段——

先判斷你是否真的需要一個(gè)循環(huán)（任務(wù)是否重復(fù)？驗(yàn)證是否可以自動化？預(yù)算能否承受？），再學(xué)會五個(gè)構(gòu)件（調(diào)度、隔離工作目錄、技能文件、外部連接器、獨(dú)立評估子 Agent），最后搭出最小可用的循環(huán)。

其中最關(guān)鍵的一點(diǎn)是：讓寫代碼的 Agent 和審代碼的 Agent 分開。同一個(gè)模型既當(dāng)運(yùn)動員又當(dāng)裁判，結(jié)果永遠(yuǎn)是給自己打滿分。

沒有客觀驗(yàn)證門控的循環(huán)只是「兩個(gè)樂觀主義者互相點(diǎn)頭」，跑得越好的循環(huán)，越容易讓工程師停止真正理解代碼。

Loop Engineering誕生時(shí)間線

如果要給循環(huán)工程理一條時(shí)間線，大致如下。

前期基礎(chǔ)階段

2022 年：姚順雨等人提出ReAct框架，奠定理論基石。

2025 年：Geoffrey Huntley 提出 「Ralph」 。

2025–2026 年初：Andrej Karpathy 發(fā)布 AutoResearch 項(xiàng)目，形成經(jīng)典的自主實(shí)驗(yàn)循環(huán)，這是一大里程碑。

概念爆發(fā)與命名階段

2026 年 6 月初，Peter Steinberger發(fā)聲：你不應(yīng)該再手動提示編碼智能體，而應(yīng)該設(shè)計(jì)提示它們的循環(huán)。

Boris Cherny表示：我不再直接提示 Claude，我的工作是編寫運(yùn)行 Claude 的循環(huán)。

2026 年 6 月 7 日：Addy Osmani發(fā)布博客《Loop Engineering》，正式將之命名，提供4層?？蚣埽篜rompt → Context → Harness → Loop Engineering）。

隨后，在整個(gè)6月，Loop Engineering開始在全網(wǎng)病毒式傳播。

Claude「無限循環(huán)」，自動化Agent接管一切

在內(nèi)部播客中，Anthropic的工程師吐露了一個(gè)令人毛骨悚然的細(xì)節(jié)：

當(dāng)你點(diǎn)擊運(yùn)行，讓 Claude 執(zhí)行 8 小時(shí)，你其實(shí)是在進(jìn)行一場 500 美元的算力豪賭。

如果你還在糾結(jié)怎么寫提示詞，你就已經(jīng)輸了。

在 Anthropic 的邏輯里，工程師正在進(jìn)化為「算力分配師」。

你的核心工作不再是寫邏輯，而是決定每一美分的算力投向哪里。

正如OpenAI研究員Noam Brown本月早些時(shí)候指出的，當(dāng)代模型只要你肯砸足夠的算力，幾乎能解決任何問題。

循環(huán)工程是「測試時(shí)計(jì)算」大趨勢的一部分。

有趣的是，讓智能體循環(huán)工作的點(diǎn)子其實(shí)早就有雛形了。

至少去年夏天，澳大利亞放羊大叔Geoffrey Huntley就在博客里提過類似做法，他管這叫「Ralph循環(huán)」。

一年前，如果你想實(shí)現(xiàn)一個(gè)循環(huán)，你得寫一堆 bash 腳本，然后永遠(yuǎn)維護(hù)那堆代碼，它只屬于你一個(gè)人。

而現(xiàn)在，這些組件直接內(nèi)置在產(chǎn)品中。

你就不會再爭論該用Codex或Claude Code，而是直接設(shè)計(jì)無論你身處哪個(gè)工具都能正常運(yùn)行的循環(huán)。

原谷歌工程與開發(fā)者關(guān)系負(fù)責(zé)人Addy Osmani指出，循環(huán)工程需要的各個(gè)部分，這些AI工具都已具備。

他還斷言，循環(huán)工程可能導(dǎo)致工程師「認(rèn)知投降」：

當(dāng)循環(huán)自行運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)，你很容易停止思考，只是被動接受它反饋的一切。

這也是正是軟件工程Armin Ronacher所憂心的。

這也正是橙皮書中所說的，Addy Osmani鼓勵(lì)大家?guī)е袛嗔θピO(shè)計(jì)循環(huán)：

設(shè)計(jì)循環(huán)，若帶著判斷力去做便是解藥，若為了逃避思考而做則是催化劑——同樣的動作，截然相反的結(jié)果。

循環(huán)不止，工程不死

在四月的AI工程師大會上，Anthropic的工程師說，他們讓Claude開發(fā)復(fù)古小游戲的App，分別用了兩種方式：一種是只用極簡的提示詞，另一種是用智能體循環(huán)。

結(jié)果對比很鮮明： 極簡提示詞那版花了20分鐘、耗費(fèi)9美元就搞定了；而循環(huán)方式花了6小時(shí)、耗費(fèi)200美元。

但后者做出來的App質(zhì)量高出一大截。

前者游戲跑不起來，App很簡陋；而循環(huán)版則豐富得多，包含了游戲設(shè)計(jì)師想要的很多功能。

循環(huán)不會憐憫放棄思考的人。它只會用更快的速度，把你的無知變成代碼里的債務(wù)。

而那些愿意繼續(xù)保持笨拙理解、持續(xù)定義規(guī)則、并為最終結(jié)果負(fù)責(zé)的人，將在這一次范式遷移中，獲得比以往更大的杠桿。

Build the loop. Stay the engineer.

Prompt已死，Loop在運(yùn)行。

而你，依然是那個(gè)決定它意義的人。

參考資料：

https://x.com/DataScienceDojo/status/2069873216152092975

https://x.com/0xCodez/status/2064374643729773029

https://x.com/akshay_pachaar/status/2069769689560187027

編輯：Aeneas