朋友,听说你还不会搭不会用Loop?
别慌!现在直接来抄作业!
有位大神直接在GitHub开源了整套Loop Engineering框架,目前已累计收获4.5k Star。
Loop是最近爆火的概念,简单解释就是不用再像以前一样一次次输提示词指挥AI干活。
现在直接设定一个小目标,让系统自己干,包括下指令、验收、修正,直到达标。
龙虾之父、Claude Code之父、吴恩达还有皮衣老黄纷纷为其打call:
现在根本没有人写Prompt了,新时代的核心工作是编写和管理Loop!
大神开源的整套Loop Engineering框架包括七套现成的工作流、10个启动模板,再加上初始化、成本估算、运行审计和状态同步一系列工具。
Claude Code、Codex、Grok和OpenCode统统适配。

划重点!无需从零设计架构,选定场景后,直接copy下面这行命令就能立即开始:
npx @cobusgreyling/loop-init . —pattern daily-triage —tool claude
用原作者的话来说,做这个项目就是为了:
Stop prompting,Design the loop。别再玩你那上一代的Prompt了,let‘s拥抱loop。

话虽这样说,可设计Loop还是件挺抽象的事情。从哪开始?要用哪些工具?跑飞了怎么办?
于是这套0基础Loop教程闪亮登场~
首先Loop摊开了讲,也就5个基础元件,外加记忆和状态:

然后它内置了七套能直接用的工作流,包括每日巡检、PR看管、CI清理、依赖扫描、Issue处理、合并技术债后清理、起草更新日志,负责将这些反复催促Agent的动作固定下来。
另外,项目还提供交互式选取器,你可以先给出“PR总卡住”、“Issue太乱”具体问题,工具就会自动推荐对应循环和启动命令。

有一说一,这些活儿单拎出来都不难,难的是碎。就比如很少有人愿意每隔10分钟看一次CI,每次版本发布前再翻几十条提交记录。
Loop在其中接走的,恰恰是这些需要持续盯着但判断标准又相对清楚的任务。
接着,就可以开始跑你的第一个Loop:
Step 1:选择模式。新手建议直接冲每日巡检,风险最低,也最适合学习Loop逻辑。
Step 2:脚手架初始化。直接在你的Git项目根目录,运行前面提及的那行代码。其中claude可替换成grok、codex、opencode,daily-triage可换成7种模式中任意一个。
npx @cobusgreyling/loop-init . —pattern daily-triage —tool claude
Step 3:估算Token成本。由于高频循环(如CI清理)会烧掉很多Token,所以需要提前估算好用量。
npx @cobusgreyling/loop-cost —pattern daily-triage —level L1
Step 4:审计就绪程度。输出结果0~100分,并给出改进意见。
npx @cobusgreyling/loop-audit . —suggest
如果分数达标,就可以为项目贴一个Loop Ready图标,代表该项目已经适配Loop平台、满足Loop运行标准。
npx @cobusgreyling/loop-audit . —badge
Step 5:仅报告模式启动Loop过程,以Grok为例。
/loop 1d Run loop-triage. Update STATE.md. No auto-fix in week one.
Step 6:读取输出。打开储存记忆的STATE.md文件就能确认Loop是否存在问题,有问题直接修改。
其中,Loop成熟度可分为L1→L2→L3三个阶段。
L1只发现问题、更新STATE.md,不修改代码;L2可以允许Agent在有验证器的情况下小范围自动修改,但需人工审查;L3可以完整自动长时间运行。
正式的Loop标准流程共有8步:
定时触发→任务分诊→读取状态→创建独立工作区→Agent执行→验证器检查→连接Git或工单系统→人工确认。

也就是说,这是一套完整的Agent自己找活、自己执行、自己验收、有问题再叫人的Loop系统,即拿即用~
如果说前面的Loop教程解决的是如何把Loop搭起来,那么吴恩达最近讨论的,则是Loop搭好后,人可以做什么?

他将从0到1开发产品的过程拆成了三层Loop。
最内层是Agent编码Loop。人给出产品说明和评测标准,Agent负责来写代码、测试和修改直到没有bug。
整个过程非常之快,每隔几分钟,Loop就可能产生一个新版本。
文章来自于微信公众号 “量子位”,作者 “量子位”
【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务:Coze Studio(扣子开发平台)和 Coze Loop(扣子罗盘)全面开源,而且采用的是 Apache 2.0 许可证,支持商用!
项目地址:https://github.com/coze-dev/coze-studio
【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。
项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n
在线使用:https://n8n.io/(付费)
【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。
项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file
【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。
项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file
在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)
【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md
【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。
项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md
在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0