AgentLoop
AgentLoop 是一個本地優先的代理工作流程，透過每個週期運行新的 Codex 工作人員、強制執行獨立的評論家評分標準，並使用您的專案檔案作為具有完整可觀察性和控制的持久記憶體，將有界目標轉化為已發布的程式碼。
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產品資訊
更新時間：2026年07月24日
什麼是 AgentLoop
AgentLoop 是一個開發者優先的系統，用於使用 AI 自動化迭代編碼的「中繼工作」——一次規劃，然後在實作、審查和修復之間重複交接，直到達到您的標準。它作為 OpenAI Build Week 專案構建並作為本地工具發布（MIT 許可），它在您的程式碼所在的位置運行，並專為真實的軟體任務而設計，例如功能、遷移、重構和強化。AgentLoop 不依賴於冗長、漂移的聊天上下文，而是保持目標和驗收標準穩定（例如，在 goal.md 和 GUIDELINES.md 中），並產生可審計的循環日誌，以便您可以準確查看發生了什麼，並在需要時停止或引導。
AgentLoop 的主要功能
AgentLoop 是一個本地優先、開發者導向的代理工作流程工具，它透過重複的「工作者→評論者」循環，直到達到使用者定義的標準，從而消除了規劃和執行之間的「人為中繼」。您定義一個有界目標和「完成定義」（例如，在 GUIDELINES.md 中），然後 AgentLoop 在每個循環中派遣新的基於 Codex 的工作者，直接在您的實際儲存庫中實施更改，運行檢查/測試，並使用獨立的評論者審查結果並將具體的修復反饋到下一次迭代中。它強調可觀察性（即時儀表板、記錄、判決、重播）、可靠性（每個循環都有新的上下文 + 文件作為記憶體），以及控制（循環預算、取消、基於標準的停止條件），其架構透過 MCP 將規劃與本地執行分離，並旨在保持引擎可插拔性。
每個循環都有新的工作者: 每次迭代都在一個乾淨、全新的上下文中運行，以減少複合的提示漂移，同時仍然透過專案文件作為持久的真相來源來推進。
帶有基於標準判決的獨立評論者: 一個獨立的評論者根據您的標準（儲存在 GUIDELINES.md 等文件中）審查工作者的輸出，並返回具體的修復；循環繼續直到評論者輸出「通過」/發布級別的判決。
在您的實際儲存庫中本地優先執行: 在您的程式碼所在的位置運行（需要 Node.js 18+、Git、已驗證的 Codex CLI），因此更改、測試和證據直接在實際專案環境中產生——無需託管工作區。
可觀察、可重播的代理循環: 提供儀表板和日誌，以檢查每個循環的記錄、工具結果、成本和文件交接，以及重播工具，以了解發生了什麼以及原因。
有界目標、預算和停止條件: 您設定一個明確的目標和驗收標準，透過循環預算限制迭代次數，並且可以取消運行——保持自主性受限且對生產友好。
MCP 邊界和引擎可插拔方向: 使用 MCP 將規劃與本地執行分離，並為隨著時間推移交換/添加引擎保持清晰的邊界（目前以 Codex 為主，暗示更廣泛的支援作為路線圖）。
AgentLoop 的使用案例
軟體團隊中的自主功能交付: 透過給予 AgentLoop 一個有界目標，交付端到端功能（UI + API + 測試 + 文件）；工作者實施，評論者強制執行品質，循環迭代直到標準顯示為「通過」。
帶有迴歸強化功能的錯誤修復: 分類和修復「綠色測試」不足以解決的缺陷：評論者可以捕捉細微問題，要求迴歸覆蓋，並推動迭代改進直到驗證。
安全和品質強化通過: 運行一個集中的強化目標（例如，輸入處理、邊緣案例、穩健性），並透過評論者驅動的審查，確保更改符合明確的標準，並為發現的弱點添加測試。
程式碼庫遷移和重構: 執行通常需要人工監督的多步驟重構或遷移（編輯文件、運行測試、根據失敗進行調整），讓循環處理重複的循環和證據收集。
個人開發者和新創公司的開發者生產力: 用可重複的工作者/評論者循環和清晰的可觀察性，取代大量自訂協調以及規劃工具和程式碼代理之間的手動來回溝通。
優點
基於標準的可靠性：獨立評論者和明確的 GUIDELINES.md 風格標準有助於防止「完成」僅基於通過測試。
本地優先和透明：在實際儲存庫中運行，具有強大的可觀察性（儀表板、記錄、重播），使其更容易信任和審計更改。
新上下文循環減少漂移：每個循環重新啟動工作者可以提高一致性，並減少長時間運行中複合的錯誤。
缺點
設定和依賴限制：需要 Node.js 18+、Git 和已驗證的 Codex CLI；實用性取決於該環境是否正常工作。
迭代成本和時間：基於循環的自主性可能比單次通過工作流程消耗更多的循環（因此是令牌/計算），尤其是在複雜任務上。
不適用於確定性工作流程：固定、可預測的序列可能更適合簡單的管道，而無需代理循環的開銷。
如何使用 AgentLoop
1) 定義一個有界目標和驗收標準: 寫下您希望 AgentLoop 完成的確切內容（功能、遷移、強化、潤飾），並使其有界。還要將您的「完成定義」定義為一個評分標準（PASS 必須滿足的條件）。AgentLoop 網站建議先規劃一次（例如，在 ChatGPT 中），然後將明確的目標和標準交給 AgentLoop。
2) 將您的評分標準放入 GUIDELINES.md: 在您的專案中（或在 AgentLoop 工作目錄中，取決於您如何運行它）建立或更新一個名為 GUIDELINES.md 的檔案。此檔案被視為持久標準：每個週期都會讀取它，並由評論家使用它來決定 PASS/FAIL（例如，「所有測試都必須通過」、「為每個缺陷添加回歸覆蓋」、「文件與結果匹配」）。
3) 準備您的本地環境: 確保您擁有 Node.js 18+、Git 和已驗證的 Codex CLI（AgentLoop 的本地優先說明明確要求這些）。
4) 克隆 AgentLoop: 運行：git clone --branch v1.1.0 --depth 1 https://github.com/aiedwardyi/AgentLoop.git
5) 進入 AgentLoop 目錄: 運行：cd AgentLoop
6) 在您的程式碼所在的位置啟動本地守護程式: 運行守護程式進程（如官方說明所示）：node src\daemon.js。這會在本地啟動 AgentLoop，以便它可以在實際專案環境中操作檔案。
7) 向 AgentLoop 提供工作請求（目標）: 給 AgentLoop 一個具體的目標陳述（網站上的範例：「在 UI、API 和回歸套件中添加 CSV 匯出。」）。使其有界並與 GUIDELINES.md 中的評分標準保持一致，以便評論家可以評估完成情況。
8) 設定週期/迭代預算（推薦）: 配置一個小的週期預算，這樣循環就不會無限期運行（網站顯示了一個範例「週期預算：3」）。這反映了常見的代理循環最佳實踐：限制迭代/回合或預算以控制成本和運行時間。
9) 讓 AgentLoop 運行其工作人員→評論家循環: AgentLoop 將重複執行：(a) 將目標發送到一個新的工作人員進程，(b) 讓工作人員編輯本地檔案並運行專案命令/測試，(c) 讓獨立的評論家根據 GUIDELINES.md 審查結果，以及 (d) 如果失敗，將評論家回饋輸入到下一個循環中。
10) 使用檔案作為週期之間的持久記憶體: AgentLoop 的設計強調「每個週期都有新的上下文」，同時「檔案將工作向前推進」。確保工作人員將證據寫入儲存庫（程式碼變更、測試、文件、日誌），以便下一個週期可以在不依賴冗長聊天歷史的情況下在其上構建。
11) 監控進度並觀察輸出: 透過網站上描述的儀表板/重播功能追蹤逐週期判決（PASS/FAIL）、轉錄和成本/收據。這是您在無人值守運行時保持可見性的方式。
12) 如有需要，停止或取消: 如果運行偏離軌道或您想提前停止，請從儀表板取消（網站明確提到從儀表板取消）。
13) 透過評論家的最終判決確認完成: 當評論家的最後一行根據 GUIDELINES.md 報告「VERDICT: PASS」時，運行被視為完成。AgentLoop 的流程明確是評分標準驅動的：您的標準決定了完成。
14) 審查最終變更並發布: 一旦通過，請審查您的本地專案中產生的程式碼/測試/文件變更，並繼續您的正常發布工作流程（提交、PR、發布），使用循環日誌和評論家收據作為支援證據。
AgentLoop 常見問題
AgentLoop 是一個本地優先的代理循環工具（OpenAI 2026 年建置週專案），它讓您設定一次有界限的目標和驗收標準，然後它會使用全新的 Codex 工作人員和獨立的評論員重複執行循環，以改進您的本地專案，直到它符合您的評分標準。
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