@Phoenixyin13: 一个好的Loop到底需要什么？ 这篇文章终于聊了最有价值的部分， 排名第一重要的，验证机制， AI不能自己给自己打分。它会给自己满分。必须有客观的检查方式，比如代码跑测试通过、文章符合字数+结构要求、数字对得上等，没有这个，循环就是在浪费…

一个好的Loop到底需要什么？ 这篇文章终于聊了最有价值的部分， 排名第一重要的，验证机制， AI不能自己给自己打分。它会给自己满分。必须有客观的检查方式，比如代码跑测试通过、文章符合字数+结构要求、数字对得上等，没有这个，循环就是在浪费钱，自己和自己玩。 第二个，记忆。 要记得之前试过什么、失败了什么，不然会一直重复犯同一个错误。 第三，停止条件。 必须设定最多试几此，花多少钱就停，达到什么标准就停。 不然，它可能一直跑，一直扣token。 现在，每次循环都要把越来越长的上下文再喂一遍模型，费用会快速上涨。检查两个模型跑，成本翻倍。 AI觉得自己做完了就停了，但其实半成品，你还得花钱看。 这都是现实局限。 对重度AI用户来说，手动多轮迭代，好的prompt结构已经很强了，全自动Loop目前性价比还不高，除非你是真有高频重复 、能客观验证的任务。