代理循环（Agentic Loops）是 AI 代理架构的核心机制，它通过结构化的规划 - 执行 - 反思周期，实现对复杂多步任务的自主处理。这种设计不同于简单的单次查询响应，而是强调持续迭代和适应性，确保代理在动态环境中可靠运行。特别是在集成工具使用和错误恢复时，代理循环能显著提升自动化系统的鲁棒性，避免传统脚本易碎的问题。
规划阶段是代理循环的起点，负责将用户的高层目标分解为可执行的子任务序列。代理首先利用大型语言模型（LLM）解析意图，例如通过 Chain-of-Thought 提示生成任务树。证据显示，这种分解能将复杂任务如 “市场分析报告生成” 拆分为 “数据检索”“趋势计算”“总结撰写” 等步骤，提高执行效率。实际参数设置中，建议规划深度限制在 3-5 层，以防过度复杂化；使用 LangGraph 等框架定义状态机，监控子任务依赖，确保顺序执行。
执行阶段引入工具使用，代理调用外部 API 或函数来完成具体行动，如检索数据库或运行脚本。ReAct 框架的 Think-Act-Observe 循环在此体现：代理思考行动方案、执行工具调用、观察结果反馈。研究表明，工具集成能将代理成功率从单 LLM 的 40% 提升至 70% 以上，尤其在处理实时数据时。错误恢复机制至关重要，当工具调用失败（如网络超时）时，代理应自动重试 3 次，间隔指数退避（初始 1s，最大 30s）；若仍失败，切换备用工具或回滚到上层规划。清单包括：定义工具 Schema（JSON 格式参数）、实现 Router 选择最佳工具、设置超时阈值 5s 以防挂起。
反思阶段提供闭环反馈，代理评估执行结果并调整策略。Reflexion 方法通过 LLM 自我审视输出，判断是否符合目标，如检查报告准确性。证据来自多代理系统实验，反思能减少累计错误 20%，通过存储经验到向量数据库（如 Chroma）实现学习。参数建议：反思频率每 5 步一次，评估标准包括准确率 > 90%、完整性检查；风险监控点为幻觉检测，使用置信分数阈值 0.8 过滤低质反思。回滚策略：若整体循环失败率超 10%，重启规划阶段。
在多代理协作中，代理循环扩展为分布式架构，一个代理专注规划，另一个处理执行，反思由监督代理统一。Agentic Lybic 等系统使用有限状态机（FSM）路由组件，实现动态协调。实际落地时，部署参数包括：内存缓冲区大小 1MB（短期记忆）、长期记忆召回 Top-K=5；错误恢复阈值设为连续 3 失败触发人工干预。监控清单：日志记录每个循环迭代、KPI 如任务完成时间 <2min、恢复成功率> 95%。
这种结构化设计使代理循环适用于企业自动化，如供应链优化或客户支持。相比模块化代理，它强调循环迭代的鲁棒性，避免孤岛问题。实施时，从简单 ReAct 原型起步，逐步集成高级反思，确保系统在生产环境中稳定运行。通过这些参数和清单，开发者能快速构建高效的 AI 自动化系统。
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