摘要
“我们还在讨论循环，还是已经转向图了？”2026年7月18日，Peter Steinberger 在 X 平台上用这一句话，悄然宣告了循环工程时代的终结。这条帖子在发布后的两天内获得了260万浏览。六周前，他用“设计能提示Agent的循环”获得了840万浏览，让全球开发者意识到提示工程的时代正在过去，循环工程才是新的方向。两条帖子，累计浏览量超过1100万次，把 AI 编程领域最热门的讨论推向了下一个节点。循环的崛起过去一个月，“Loop Engineering（循环工程）”迅速成为 AI 编程领域的热门概念。但它真正的起源，要追溯到一年前。2025年7月，软件工程师 Geoffrey Huntley 提出了一种被他称作“Ralph”的方法——一个简单的 Bash 循环，让 Claude 反复执行任务直到目标达成：while :; do cat PROMPT.md | claude-code ; doneRalph方法的核心在于绕过上下文窗口的限制。当时是2025年中期，上下文窗口的最大为20万 Token。这对于更复杂的任务来说远远不够，因此需要将Agent运行拆分为更小的运行单元，然后逐个运行。在这种背景下，Ralph 方法的运作方式如下：为项目设定一个目标，然后持续运行或重新运行 Agent，直到实现目标。以“压缩”形式将已经完成的工作持久化到文件系统中，例如保存为日志或更新后的计划。使用全新的上下文启动 Agent，从而尽量减少“上下文腐化”。在必要时，允许每个 Agent 添加或修改“总体计划”。Huntley 用这个方法从零构建了一门编程语言，验证了可行性。但直到更强模型出现后，它才在在开发者圈子里迅速传开。Loop的爆火也离不开 Anthropic 和 OpenAI 的一些核心开发者。最开始是在 Anthropic 的开发者大会上，Claude Code 的创造者 Boris Cherny 表示：“我现在已经不再提示 Claude 了。我运行的是一些循环，由这些循环去提示 Claude，并判断接下来该做什么。我的工作是编写循环。”随后，Peter Steinberger 也发帖呼吁开发者停止直接提示编程 Agent：“每月提醒一次：你不应该再亲自提示编程 Agent 了。你应该设计能够提示 Agent 的循环。