s01

The Agent Loop

Core Loop

Minimal Closed Loop|130 LOC|1 tools

An agent is just a loop: send messages, execute tools, feed results back, repeat.

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"One loop & Bash is all you need" -- 一個工具 + 一個迴圈 = 一個 Agent。

Harness 層: 迴圈 -- 模型與真實世界的第一道連線。

問題

語言模型能推理程式碼, 但碰不到真實世界 -- 不能讀檔案、跑測試、看錯誤訊息。沒有迴圈, 每次工具呼叫你都得手動把結果貼回去。你自己就是那個迴圈。

解決方案

+--------+      +-------+      +---------+
|  User  | ---> |  LLM  | ---> |  Tool   |
| prompt |      |       |      | execute |
+--------+      +---+---+      +----+----+
                    ^                |
                    |   tool_result  |
                    +----------------+
                    (loop until stop_reason != "tool_use")

一個退出條件控制整個流程。迴圈持續執行, 直到模型不再呼叫工具。

工作原理

使用者 prompt 作為第一條訊息。

messages.append({"role": "user", "content": query})

將訊息和工具定義一起發給 LLM。

response = client.messages.create(
    model=MODEL, system=SYSTEM, messages=messages,
    tools=TOOLS, max_tokens=8000,
)

追加助手響應。檢查 stop_reason -- 如果模型沒有呼叫工具, 結束。

messages.append({"role": "assistant", "content": response.content})
if response.stop_reason != "tool_use":
    return

執行每個工具呼叫, 收集結果, 作為 user 訊息追加。回到第 2 步。

results = []
for block in response.content:
    if block.type == "tool_use":
        output = run_bash(block.input["command"])
        results.append({
            "type": "tool_result",
            "tool_use_id": block.id,
            "content": output,
        })
messages.append({"role": "user", "content": results})

組裝為一個完整函式:

def agent_loop(query):
    messages = [{"role": "user", "content": query}]
    while True:
        response = client.messages.create(
            model=MODEL, system=SYSTEM, messages=messages,
            tools=TOOLS, max_tokens=8000,
        )
        messages.append({"role": "assistant", "content": response.content})

        if response.stop_reason != "tool_use":
            return

        results = []
        for block in response.content:
            if block.type == "tool_use":
                output = run_bash(block.input["command"])
                results.append({
                    "type": "tool_result",
                    "tool_use_id": block.id,
                    "content": output,
                })
        messages.append({"role": "user", "content": results})

不到 30 行, 這就是整個 Agent。後面 11 個章節都在這個迴圈上疊加機制 -- 迴圈本身始終不變。

變更內容

元件	之前	之後
Agent loop	(無)	`while True` + stop_reason
Tools	(無)	`bash` (單一工具)
Messages	(無)	累積式訊息列表
Control flow	(無)	`stop_reason != "tool_use"`

試一試

cd learn-claude-code
python agents/s01_agent_loop.py

試試這些 prompt (英文 prompt 對 LLM 效果更好, 也可以用中文):

Create a file called hello.py that prints "Hello, World!"
List all Python files in this directory
What is the current git branch?
Create a directory called test_output and write 3 files in it