Loop Engineering 与 /goal

过去几年里，使用 AI Agent 的姿势变了好几次，对应几个陆续火起来的概念：

前三层如今已经是主流 Coding Agent 的出厂能力，本文不展开（想了解可以回看前面几篇文章）。这篇文章要讲述的主要内容就是 Loop Engineering 和 /goal。

一、是的，AI圈没事就创造一个新名词

有的时候真挺无力吐槽的，Harness没冒出来多久又造了新的词语。而且这次也不是什么新鲜概念，本质依旧是控制论内闭环控制系统的衍生，并且计算机领域也有对应的概念——不就是CI流水线吗？

Agent 干完一轮 → 你验收 → 挑出毛病 → 写反馈 → 再等一轮 → 再验收，本质就是人肉CI。

那现在所谓的Loop Engineering 也就是在尝试把“验收”这个动作本身自动化。只要你的验收标准是程序可以执行的判断，那么这件事情就能自动化。能，这件事就能自动化；不能，就还得人来。

二、Loop Engineering 的本质：给循环加一个裁判

一个普通的 ReAct 循环是这样的：模型不断“思考 → 调用工具 → 观察结果”，直到它认为没活可干了就停。它停不停，取决于它自己的判断。

Loop Engineering 在这个循环外面加了一个独立的外部判断：

外层裁判: 目标达成了吗？
  └─ 内层（干活的）: 一轮完整的 Agent 执行
       没达成 → 带着裁判的意见，再来一轮

这个结构里有一个关键设计：裁判不信任 Agent 的汇报。 Agent 说“我做完了”不算数，裁判只看客观证据。这在工程上基本解决了 LLM 总是倾向于报喜的问题。

代价也很直接：每多一轮外层循环，就是一轮完整的 Agent 执行。/goal 基本原理其实就和这个差不多，裁判和执行往往各自消耗一份上下文，所以 /goal 类功能普遍跑得很久（半小时到数小时）、烧 token 也猛。

三、/goal：把验收标准写成一份契约

2026 年起，主流 Coding Agent（Claude Code、Codex、Kimi Code 等）陆续把这套机制做成了内置功能，统一叫 goal（目标模式）。在 CLI 里输入 /goal，描述你的目标，Agent 就会自动搭起上面那套双重循环，无人值守地跑到目标达成或者撞上南墙。

基础操作很简单：

/goal          查看当前 goal / 激活目标模式
/goal pause    暂停
/goal resume   恢复
/goal clear    移除

看上去还是挺简单的，不过有一点点小坑在里面，/goal 需要的是完成契约。

感受一下两者的差别：

❌ 任务描述：帮我给 order 模块补一下单元测试。

✅ 完成契约：/goal 让 order 模块的单元测试覆盖所有 public 方法。
   验收方式：npm test -- order 全部通过，覆盖率报告行覆盖 ≥ 80%。
   约束：不许修改 src/order 下的业务代码，只新增测试文件；
        现有测试套件必须保持全绿。
   如果某个方法依赖的外部服务无法 mock，列出来报告，不要跳过。

前者没有终点——“补一下”补到什么时候算完？Agent 跑三轮还是三十轮，全凭它心情。

后者把“做完”定义成了一个可以程序判断的事实，裁判每一轮都能拿证据对答案。所以显而易见的是，想要用好 /goal 本质还是需要一点提示词工程的能力的。

一份完整的契约通常包含五个要素：

• 终态：完成的条件。写状态，不写动作。“覆盖率 ≥ 80%”是状态，“多写点测试”是动作。
• 验收方式：裁判拿来看的证据。优先选 Agent 能自己跑、能事后复查的东西——命令退出码、测试数之类的。
• 约束：完成目标不许牺牲什么。已有功能不许坏、改动不出某个目录、不许动线上数据。
• 迭代方式：每轮怎么推进。每次改动后重跑验收、按清单逐项处理、失败用例重放到通过为止。
• 止损条款：撞墙了怎么办。“外部服务不可用就记录并停下报告”能够拯救你的 token 。

写契约时的经验：

• 最好的目标是“队列形”的。能列成清单的目标（N 个失败测试、N 个待迁移文件、N 个待处理告警）天然自带进度条和完成定义，比开放式目标稳得多。
• 验收手段不够，先补验收手段。没有测试的项目先写冒烟测试，没有指标的先埋点。
• 别随手加轮数上限。契约写得好，它会自己停。
• goal 适合“明确但繁琐”，不适合“重要但模糊”。前者的痛苦是重复劳动；后者的痛苦是需求本身没想清楚，自动化只会把混乱加速而没有任何收益。

四、收个尾

Prompt → Context → Harness → Loop，这条链的每一步都是同一个动作：人把一段重复劳动交给系统，自己往上挪一层。写 prompt 的人变成了喂上下文的人，喂上下文的人变成了搭环境的人，搭环境的人变成了立契约的人。

就我写下此文的时间点，AI圈子已经冒出来新的名词 Graph Engineering 了 ，但按照我以前的经验来看估计也不是什么狠活。梁文峰在内部会议上提到的“持续学习”，或许才是真正下一个有意义的新名词吧。