- 输入会持续变化（如每天涌现的新岗位）
- 任务不是一次性完成，而是长期跟踪
- 用户反馈会影响后续策略
- 多次执行之间需要共享状态（如“哪些岗位我已经看过”）
- 需要定时、事件或外部系统触发
- 需要审计、恢复、降级或停止规则
Loop Engineering：Agent持续帮你找工作的最佳实践
LoopEngineering围绕长期任务构建外部循环系统，通过触发器、任务队列、上下文组装、执行器、交付载体、反馈学习、停止降级和可观察性八大模块，使Agent持续感知输入、保存状态、执行动作并学习反馈。以求职场景为例，系统自动搜索岗位、去重、推送报告，并根据用户反馈迭代筛选规则，实现稳定可控的人机协作。
# Loop Engineering 入门教程：让你的 Agent 像专业助理一样持续工作
你是否曾幻想过，有一个 AI 助理能**默默帮你盯着招聘网站，自动筛选岗位，每天给你推送最新机会，并根据你的反馈不断调整推荐策略**？这就是 Loop Engineering 的力量。它不同于普通的一次性提示词，而是**围绕一个长期任务设计的一套 Agent 之外的循环系统**，让你的 Agent 能够稳定地被触发、干活、交付、蛰伏，然后再次干活。
本文将通过一个真实的求职场景——**Job Hunt Loop（求职岗位发现 Agent 套件）**，带你一步步掌握 Loop Engineering 的核心思想与 8 大模块。即使你完全不懂 AI 产品开发，只要理解任务流程抽象能力（产品经理的基本功），就能成为高端 AI 玩家。
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## 一、为什么需要 Loop Engineering？
在开始前，我们先明确一个问题：**什么样的任务才值得使用 Loop Engineering？**
不是所有让 Agent 干的活都需要它。满足以下特征的任务，才适合构建 Loop：
来源：https://www.bestblogs.dev/article/35f89239?utm_source=rss&utm_medium=feed&utm_campaign=resources&entry=rss_article_item
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