最近圈子里突然都在聊一个词，叫 loop engineering。
它说的是这么个意思：以后用 AI 编码 agent，不该再手动一次次 prompt 了。你应该设计一套系统，让这套系统去 prompt agent、驱动 agent、替你跑完整个流程。
听着挺唬人。但老实说，我第一反应不是新鲜，是熟悉。
因为做 MewDesign 这一年，我不知不觉就一直在干这件事——只是一直没个名字。直到这个词冒出来，我才发现，原来我每天在做的事，已经有人替我总结了。
这篇不讲玄学。我用 MewDesign 这一年攒下来的真实经验，把 loop engineering 从里到外拆给你看。
01 - 先把它翻译成人话
过去两年，我们用编码 agent 的方式基本是固定的：写一个好 prompt，给够上下文，然后一问一答。你打一段字，它回一段；你看了结果，再打下一段。
整个过程里，你一直「握着」agent。它是工具，你是手握工具的人，一轮接一轮。
loop engineering 想说的是：这件事快结束了。
彼得·斯坦贝格（Peter Steinberger，OpenClaw 的作者）讲过一句话，大意是——你不该再 prompt 编码 agent 了，你应该设计 loop 来 prompt 它们。Anthropic 负责 Claude Code 的 Boris Cherny 说法更直白：我现在不 prompt Claude 了，我有 loop 在跑，我的工作就是写 loop。
翻译成人话就是：你不是那只一直按按钮的手，你是造那台自动按按钮机器的人。
听起来像偷懒，其实正好相反。这一点我后面会讲。
02 - loop 不是 cron job，差在一个东西上
讲到这里，最尖锐的一个反问一定会冒出来：
如果 loop 只是「定时跑同一个 prompt」，那这玩意不就是个 cron job 吗？定时任务，比我们在座很多人都老。
这是个好问题。区别就一个，但它重要到值得单独讲。
cron 跑的是一段固定脚本。你写死了它该干嘛，它到点就执行，执行完拉倒。它不会思考，也不会因为这次结果不对就换个做法。
loop 跑的是一个 agent。它会看当前状态，自己决定下一步干嘛，做完之后检查结果，然后再决定：是继续、重试、回滚，还是停下来。
一个跑死脚本，一个会自己做决定。这就是全部区别。
但这一丁点区别，恰恰是这一年 AI 真正变化的地方。模型强到可以在循环里自己做决策了——决策权从你手里，挪进了循环里面。
loop engineering 后面所有的花活，都是围绕这一件事长出来的。
03 - 一个 loop 要立起来，得有五样东西
那么，设计一个 loop 到底要搭什么？Boris 那句「我的工作就是写 loop」听着很酷，但它到底长什么样？
拆开看，基本是五样东西，再加一样用来记事。
一、自动化（Automations）：这是 loop 的心跳。它定时去发现活儿、分诊活儿，而不是等你想起来才去点一下。比如每天自动过一遍新 issue、自动总结昨晚 CI 挂在哪、自动找出最近一周引入的 bug。没这个，你所谓的 loop 就只是一次性跑了一次。
二、工作树（Worktrees）：一旦你让多个 agent 同时干活，它们写文件就会打架——两个 agent 改同一个文件，跟两个工程师抢着提交同一行代码是一模一样的头疼。工作树给每个 agent 一个独立的工作目录，它们改的是各自的副本，物理上踩不到彼此。
三、技能（Skills）：这是我最熟、也花时间最多的一样。说白了就是把项目知识写下来，别让 agent 每次像个失忆的人一样重新猜。代码风格、设计偏好、什么算「能交付」、哪些坑别踩——这些固化成 skill，agent 需要时自己取，你不用每次重新讲一遍。
四、插件和连接器：把 agent 接进你已经在用的那些工具里——代码库、任务看板、数据库、设计文件。loop 要替你跑，得先能摸到你干活用的那些东西。
五、子 agent（Sub-agents）：一个 agent 负责出主意，另一个负责验。这件事很关键：写代码的那个 agent，不能也是给代码打分的那个。自己给自己打分，基本等于没打。
第六样，是记忆（Memory）：听着最不起眼，其实是地基。agent 每次对话之间是会忘的，所以「什么已经做完了、下一步要做什么」必须落在磁盘上、落在看板上、落在数据库里——落在任何活在单次对话之外的地方。
有句话我特别喜欢：agent 会忘，但代码库不会忘。循环里所有跨轮次的状态，都得让它离开对话、住进硬盘。
04 - 在 MewDesign 里，它们长什么样
讲到这里你可能觉得，这五样东西挺全乎，那 MewDesign 用上了几样？
老实讲，有的我用得很重，有的我还在补。但我想说的不是「我全用上了」，而是——一旦你决定把决策权交给 agent，你就自然需要这些东西来给它兜底。
比如技能。我做 MewDesign 之后，写得最多的不是代码，是规则。什么样的设计算「能用」——文字必须完全保留、logo 和二维码要放进去、要能打印、改气质但不能破排版——这些都得一条条写清楚，交给 agent。我一直坚持默认不让用户选模型，因为我觉得结果不好，不该赖用户「模型选错了」。这其实就是 Skill 在干的事：把「什么叫好」写死，让 agent 替用户兜底。
比如子 agent。MewDesign 是我和合伙人一起做的，她负责产品调性和审美判断，我负责 AI Agent 和技术。这个分工本身就是「一个生成、一个验收」——产品不能自己给自己打分。后来我把类似的逻辑挪进了系统：生成的环节和检验的环节，得分开。
比如记忆。我们从不会让一个 agent 靠「记得上下文」来推进，因为模型真的会忘。状态永远要落到 repo、落到数据库、落到看板上。这件事，踩过坑才会真信。
至于自动化和工作树，有的我还没全铺开。这里我想讲一个自己的固执：我不会提前过度开发。只有当某个大模型的能力真正跃迁了，我才会去把对应的模块重构成 loop 的形态。跑在模型前面，基本是白花钱。节奏要跟着模型迭代走。
所以五件套不是一张 to-do list 照着勾。它更像是：你把决策权交出去多少，就需要多少兜底的东西。
05 - 没有「可验证目标」，loop 就是个焚币炉
最后一节，我想讲一个最容易被新词盖过去、但其实最要命的东西。
一个 loop 要能成立，光有上面五样还不够。它最最起码得有一样东西：一个能告诉它「什么时候算完」的判断标准。
这个标准可以是硬的，比如测试全过、CI 变绿；也可以是软一点的，比如一个独立的模型，检查 UI 跟需求对不对得上。但不管软硬，必须有这么一个检查存在。
为什么？我借用一句别人讲得很狠的话：如果你搭了一个 loop，却没有可验证目标，那你造的不是 loop，是一台「自信的焚币炉」——它特别自信地、一刻不停地、替你烧着 token，永远不停，因为它根本不知道该停。
这句话我太有共鸣了。
做 AI 产品的人应该都懂这个感觉：AI 产品跟传统产品不一样，每个用户进来都可能带来 token 成本、生成成本、重试成本。用户越多，成本线性往上走。所以我一直说，对 AI 产品来说，不转化的用户不是资产，是负债。
loop 是一模一样的道理。它替你跑，但它烧的是你的钱。它需要有个东西告诉它：够了，可以停了。否则它就不是在帮你，是在持续地、自动地、替你烧钱。
loop engineering 这件事，你得同时算两笔账：一笔是它能帮你省多少事，一笔是它可能替你烧多少钱。只算第一笔，很容易把自己算死。
06 - 最后
回到最开始那个问题：loop engineering 是不是又一个 buzzword？
名字肯定是新的。这两年我们眼看着词一个个冒出来：prompt engineering、context engineering、harness，现在又来一个 loop engineering。
但你要是把它们摆一起看，会发现它们说的是同一件事：怎么尽可能好地驾驭模型。只是模型在变强，我们的驾驭手段也跟着升级。
真正发生变化的，从头到尾就一件事：决策权，从人手里挪进了循环里。一旦挪过去，人就跟着上升了一层——从一个每次按按钮的人，变成一个设计这套按钮系统的人。
这就是 Boris 那句「我的工作就是写 loop」的真正意思。不是偷懒，是升级。
如果非要把 loop engineering 压成一句话，我愿意用我这一年最信的那句：
AI 做执行，人做判断。 loop engineering，只是给这件老事情，换了个更准确的新名字。