【译文】每个 AI 工程师都应该知道的 20 个循环设计模式

header 原文 ： 20 Loop Design Patterns Every AI Engineer Should Know 作者 ：Rahul (@sairahul1) 声明 ：本文由 AI 翻译，可能包含错误 大多数 AI 工程师知道如何构建一个 agent。 但很少有人知道如何构建一个能在首次尝试后不断变好的系统。 这个差距值六位数美金。 区别在哪里： Agent 是一个工人。 Loop（循环）是让工人进步的机制。 当今生产环境中最强大的 AI 系统，不是单次模型调用。 它们是循环。 生成 → 评估 → 学习 → 改进。 一遍又一遍。 直到输出真正变好。 以下是生产级 AI 系统中反复出现的 20 个循环设计模式。 收藏这篇文章。你会用到它们的。 Agent vs Loop 旧方式：Prompt → Response → Done。 新方式：Generate → Critique → Rewrite → Score → Retry → Remember → Improve。 一个是流水线工人，做一次就完事。 另一个是流水线工人，研究每一个错误，重写操作手册，每个班次进步 3%。 现在能交付生产级 AI 的团队，他们不是在写更好的 prompt。 他们在构建更好的循环。 Agents vs Loops 类别 1 — 质量改进循环（让输出在离开系统前就变好） 1. Gene

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