Agent Loop

Agent Loop 是所有 Agent 系统的底层执行引擎，逻辑极为简单：模型思考当前状态 → 决定采取一个行动（通常是调用工具）→ 观察行动结果 → 再次思考，直到模型判断任务已完成或达到最大步数。循环的每一轮都至少有一次模型调用，工具调用结果作为新的观察值被追加到对话历史，让模型在下一轮基于真实反馈调整决策。这和纯粹的单次问答有本质区别：单次问答模型只能靠训练时的知识生成答案；Agent Loop 让模型每一步都能获得来自真实世界的反馈，从而自我纠错。循环的终止条件通常有两种：模型输出终止信号（stop_reason == "end_turn" 且无工具调用），或超出最大步数限制（防止死循环）。步数上限是工程上必须设置的安全阀——没有它，出错的 Agent 可能无限循环消耗 token。

像厨师做菜：看菜谱（思考）→ 切菜下锅（行动）→ 尝一口看味道（观察）→ 再决定要不要加盐（下一步思考）。不是一口气把所有步骤想清楚再动手，而是每做一步都根据实际情况调整，直到觉得味道对了为止。

# 最小 Agent Loop：while 循环 + 工具调用 + 终止判断
import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

tools = [{
    "name": "calculator",
    "description": "执行数学计算，如加减乘除",
    "input_schema": {
        "type": "object",
        "properties": {"expression": {"type": "string", "description": "数学表达式"}},
        "required": ["expression"]
    }
}]

def run_calculator(expression: str) -> str:
    """真实工具执行"""
    try:
        return str(eval(expression))  # 生产环境应用沙箱
    except Exception as e:
        return f"计算错误: {e}"

def agent_loop(user_question: str, max_steps: int = 10) -> str:
    messages = [{"role": "user", "content": user_question}]

    for step in range(max_steps):           # 安全阀：最多 10 步
        resp = client.messages.create(
            model="claude-sonnet-4-6",
            max_tokens=1024,
            tools=tools,
            messages=messages
        )

        if resp.stop_reason == "end_turn":  # 模型决定任务完成，退出循环
            return resp.content[0].text

        # 模型选择调工具 → 执行 → 追加观察值
        tool_call = next(b for b in resp.content if b.type == "tool_use")
        result = run_calculator(tool_call.input["expression"])
        print(f"步骤 {step+1}: 计算 {tool_call.input['expression']} = {result}")

        messages += [
            {"role": "assistant", "content": resp.content},
            {"role": "user", "content": [{
                "type": "tool_result",
                "tool_use_id": tool_call.id,
                "content": result
            }]}
        ]

    return "超出最大步数，任务未完成"

print(agent_loop("123 乘以 456 等于多少？结果再加上 789？"))

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