从「一句一答」到自主运转：
Claude Code 团队的智能体循环入门
Claude Code 团队怎么定义「智能体循环」——一条从逐轮对话，走到目标循环、定时循环、再到无人值守主动循环的进阶路线，以及每种该在什么时候用。
所谓 循环（Loop），就是智能体反复执行一轮又一轮的工作，直到满足某个「停止条件」为止。Claude Code 团队按四个维度给循环分类——怎么被触发、怎么停下来、用到哪个 Claude Code 原语、适合哪类任务。四种循环沿着「人驱动 → 自主运转」这条主线层层递进。
一条主线：自主程度逐级抬升
从每一步都要你发话，到完全无人值守的例行任务
示意图：横条表示「自主程度」的相对高低，非精确量化。据原文四类循环的触发/停止方式归纳。
四种循环，逐个拆开看
点标签切换——每种的触发方式、停止条件、最适合什么、怎么控用量
每一条 prompt 都开启一个由你手动主导的循环：Claude 收集上下文 → 动手 → 检查成果 → 需要就再来一轮 → 回复你。你在掌舵，每一轮都由你指定方向。
比如让它加一个「点赞」按钮：Claude 读代码、改代码、跑测试，把结果交回给你人工过目。
优化点：把你原本要手动做的「验收步骤」写成一个 SKILL.md，让 Claude 端到端自我校验——尤其是可以量化的检查（有没有报错、评分够不够）效果最好。
一旦你定义了成功标准，Claude 就不用自己猜什么时候该停。有一个评估模型在 Claude 每次想退出时检查条件是否满足，没满足就把它打回去继续干，直到达标或用尽轮次。
用确定性的标准（测试通过数、分数阈值）效果最好。
把首页 Lighthouse 评分做到 90 分以上，试 5 次就停。达标即退出，5 次没达标也不再无限烧。
有些智能体工作会重复发生、任务相同但输入在变（比如每天总结一次 Slack）；另一些则依赖外部系统、需要隔一段时间去查有没有变化（比如 PR 审查、CI 失败）。
每 5 分钟查一次我的 PR，处理审查意见、修掉挂掉的 CI。
/loop 本地
跑在你自己电脑上；你把它关了就停。
/schedule 云端
把循环搬到云端变成一个常驻例程（/schedule）。
这是自主程度最高的一档：没有人实时盯着。它把 /schedule、/goal、技能、自动模式、动态工作流等原语组合起来，处理长期运转的活。
每小时查一次反馈频道的 bug 上报；本轮找到的每一条不分诊完、处理完、回复完就不停；修 bug 时用工作流在三个并行 worktree 里探三种方案，再让一个裁判智能体对抗式审查。
它的四块拼图：
- /schedule（研究预览）——负责按时去查有没有新上报
- /goal 定义「怎样算干完」+ 技能负责验证
- 动态工作流——编排多个智能体做分诊、修复、审查
- 自动模式——让例程不必每步停下来等你批准
四类循环速查表
点表头可排序
| 循环类型 | 被谁触发 | 何时停 | 最适合 | 关键原语 |
|---|---|---|---|---|
| 逐轮 | 用户 prompt | Claude 自行判断 | 探索 / 需要人做决策 | 自定义技能 |
| 目标 | 实时手动 prompt | 达标 或 到轮次上限 | 有明确退出标准 | /goal |
| 定时 | 时间间隔 | 你取消或工作完成 | 周期性活 / 对接外部系统 | /loop · /schedule |
| 主动 | 事件 / 计划（无人） | 各任务达标；例程关闭才停 | 定义清晰的重复工作流 | 全部原语 + 工作流 |
循环跑起来，怎么守住代码质量
越自动，越要把"好"的标准写进系统
让代码库保持干净
Claude 会顺着现有的模式和约定走，代码库越规整，它产出越一致。
让它能自我验证
把质量标准编码成技能，Claude 就能自己把关，而不是等你回来挑错。
让文档触手可及
确保框架/库的最佳实践文档是它够得到的，它才不会拍脑袋。
用第二个智能体来审
一个全新的审查者更少偏见——用 /code-review 技能或 GitHub 代码审查。
当结果不达标时，别只是手动修——把这个问题编码进系统，让下一轮迭代自动变好。循环的价值，在于每次不满意都变成一次对系统的升级。
怎么管住 token 消耗
循环要有清晰的边界，否则烧钱没底
- 选对原语和模型：小任务不需要多智能体，有些用更便宜的模型就够。
- 把成功与停止标准定清楚：越具体，Claude 越快到位（但别逼它过早收工）。
- 大规模跑之前先试点：动态工作流会拉起几百个智能体，先在小切片上验一验。
- 确定性的活交给脚本：跑脚本比让模型推理便宜——比如批量填 PDF 表单。
- 别把例程跑得比需要的勤：让检查间隔匹配"变化真正发生的频率"。
- 复盘用量：/usage 按技能/子智能体/MCP 拆解、/goal 显示轮次与 token、/workflows 看每个智能体的用量。
怎么开始：找到你是瓶颈的那一环
五步走，从最简单的循环起
找到"你就是瓶颈"的工作
哪件事卡在你手上、反复占用你时间。
判断哪一块能交出去
把可以托付给智能体的那一部分切出来。
问自己三个问题
你写得出验证检查吗？目标清晰吗？工作是按计划到来的吗？——答案决定你该用哪种循环。
跑起来，观察它在哪卡住/越界
结果本身就是最好的反馈。
据此迭代
把每次的问题回填进系统。
并不是所有任务都需要复杂的循环。从最简单的方案起步，有选择地用这些模式——先能解决问题，再谈自动化。
关于本页：本页是对 Claude by Anthropic 博客文章《Getting Started with Loops》（作者 Delba de Oliveira、Michael Segner，2026-06-30）的中文可视化解读，用于学习研究。命令与代码示例保留英文原样。术语可鼠标悬停查看解释，表头可点击排序。原文：claude.com/blog/getting-started-with-loops