收入工程：如何将AI循环转化为收入

全球最优秀的工程师们已经不再手动向AI提问，而是开始构建循环系统。

当其他人还在专注于从ChatGPT获得更好的答案时，他们已经在设计能够自主思考、行动、学习和改进的系统。

那么，为什么几乎没有人将这种方法应用到企业中真正产生收入的环节呢？

这让我费解。但这绝对是一个巨大的机会。

原因如下。

什么是“循环“？

循环是一个小程序，它替你向智能体提问。它读取智能体产出的内容，判断任务是否完成，如果未完成，则再次提问。你不再是一整天在系统里埋头工作的人。你变成了循环的作者，而模型成为运行在其中的一个子程序。

人们争论这到底是不是新事物。它是Ralph循环吗？是/goal命令？还是一个被美化的定时任务？

老实说，它是定时任务的进化版，很可能是通向能够自我改进的智能体的前一步。

简而言之：你不再是执行者，而是架构师。

这并非我一人之见

这是来自那些构建你每天使用的工具的人的看法。

Boris Cherny，Claude Code的创造者，说得再直白不过了：“我不再手动向Claude提问了。我现在主要用的是循环。我创建循环，它们完成剩下的工作。”

Peter Steinberger，OpenClaw的创造者，也说了同样的话，那篇帖子获得了790万次浏览：停止手动向编程智能体提问，开始设计替你提问的循环。

Peter Steinberger @steipete·6月8日 这是你的月度提醒：你不应该再手动向编程智能体提问了。 你应该设计循环来替你向智能体提问。 1.7K 2.8K 19K 8.3M

接着Matt Van Horn写了那篇最终给出定义的解析文章，收获了340万次浏览。他针对整个争论使用了“过去30天“的技能，因为没人能就循环到底是什么达成一致。最终得出的最简洁版本就是上面那个：你创作循环，模型成为子程序。

Matt Van Horn @mvanhorn·6月8日 文章 | 什么是循环？Peter Steinberger vs. Boris Cherny 本周AI编程中最常被重复的句子只有六个词，而几乎每个说这句话的人都无法定义它。一条推文让整个时间线陷入热议，于是我针对…运行了/过去30天 2066 224.8K 3.4M

当这些工具的构建者告诉你，你使用它们的方式已经过时了，那就值得一看。

那么，这里是如何为你的业务中赚钱的部分构建一个循环。

如何构建一个业务循环

任何一个业务部门中的循环，都有相同的五个部分：

缺少一个，循环就会崩溃。以下是每个部分，针对一个停滞的销售交易。

1. 触发器

必须有一些信号表明需要开始工作。一个交易两周没有动静。一个潜在客户填写了表单。一个职位空缺。对于停滞的交易，触发器很简单：十四天内没有回复。没有触发器，你就得回到手动启动每个任务的老路上，而这正是你想要摆脱的。

2. 信号与上下文

在智能体行动之前，它需要提取正确的信息。对于停滞的交易，就是账户的历史记录、最近的几次接触、上次通话的内容以及CRM中当前的状况。跳过这一步，智能体就会盲目行动，一个盲目的智能体写出的泛泛而谈、过目即忘的输出，只会让你的跟进变得更糟，而不是更好。

3. 行动

现在智能体开始做事了。它根据刚刚提取的上下文起草一封激活邮件。这是人们认为是“AI“的部分，单独来看，它只是一个一次性提示。这封草稿之所以重要，是因为它位于其他四个部分之中。单独看，它只是个猜测。在循环里，它是一个步骤。

4. 评估关卡

这是炒作忽略而从业者痴迷的部分。评估是对“好的样子“的定义。草稿准确吗？发送安全吗？到底值不值得发出？在发出任何东西之前，由人工或自动检查来回答这些问题。没有评估关卡，你就是在猜测输出是否合格，这又会让你回到全天候监督的状态。

5. 停止条件

每个循环都需要知道何时结束。可能是已发送、已批准，或者在七天内没有回复后被终结。选择一个规则。没有终止条件，工作永远不会结束，线程堆积，循环永无止境地运行，毫无回报。

把这五个部分组合起来，停滞的交易就能自动运行。沉默触发它，它拉取账户历史，起草邮件，等待你的批准，跟踪回复，并在交易完成或你宣布失败时停止。然后它继续处理下一个，又一个。

如何运行一个经得起考验的循环

一个无需你在场就能运行数小时的循环，需要正确设置几件事。

设置为自动模式，这样它就不会每走一步都停下来请求许可。使用像/loop（循环）或/go（执行）这样的提示，让它持续工作直到任务完成，而不是提前退出。在云端运行，这样即使你合上笔记本电脑，它也能持续工作。你可以使用动态工作流来编排数百个子智能体，但你很少需要这么做，而且它们会快速消耗token，所以除非有理由，否则先别碰。

循环必须能够端到端地检查自己的工作。一个你无法信任其自我验证能力的循环，只是制造混乱的更快方式，而且你花在清理上的时间会超过你节省的时间。

是什么让这个循环成为“业务“循环

从你每天手工重复的工作开始。在企业中，一些典型情况如下。

销售是最明显的。我们上面已经讨论了停滞的交易，但同样的结构也可以用来激活那些你很久以前丢掉的交易。将循环指向六十天前、甚至三四年前就冷却的账户，让它按计划逐个处理。这些都不难。它们只是重复性的，而这正是循环的用武之地。

响应速度是另一个。新的潜在客户出现，循环对其匹配度进行评分，分配负责人，起草首次沟通邮件，并跟踪你的首次响应时间。循环运行得越快，你就能在客户还“热乎“的时候抓住越多的机会。

内容也是一样的道理。循环提取值得覆盖的主题，可能使用同样的“过去30天“技能来查看已经说过什么，为每个渠道起草内容，将其发送给同行评审，发布，捕获参与度，并将有效的部分反馈到下一轮。运行几个月后，你的内容会自动优化，因为每个周期都会从上一个中学习。

招聘和运营也不例外。一个职位空缺，循环寻找候选人，为其匹配度评分，将候选名单交给人工，联系候选人，跟踪回复，并根据什么有效来调整信息。同样的五个部分，不同的部门。

你的大多数“循环“已经坏了

打开你的Slack或Telegram，看看你与AI智能体的对话线程。其中很多都是坏掉的循环，它们在耗费你的成本。

每个未关闭的线程都是一个没有后续行动的触发器。你没有拉取信号，所以智能体在盲目行动。没有评估关卡，所以你是在猜测输出是否合格。没有终止条件，所以线程就一直搁在那里。那不是为你工作的智能体。那是一份你必须每天踢一脚的待办事项清单，是工作走向死亡的地方。

我在这里自我批评一下。我在Slack里运行自己的智能体，当我诚实地审视它时，它就是一堵我半忘掉的未关闭线程的墙。每一个都曾经是一个触发器，但从未有行动跟上。这就是为什么我一直在构建一个Hermes执行操作系统，让这些循环保持运转而不是让它们腐烂，而且我们还在测试中。

即使是深入了解这些的人，周围也都有坏掉的循环。你的也值得找出来。

如何找到你的坏循环

进行一次循环审计。这是关于任何工作流你都可以回答的几个问题。

哪些工作流消耗最多时间或成本最高？ 工作在哪里闲置数天？ 智能体在行动前应该提取哪些数据？ 谁来决定输出是否足够好——是你，还是智能体自我运行的检查？ 它何时停止？

以及最重要的问题：下一次运行是否会因为上一次而变得更好？

如果一个工作流无法回答这些问题，那它就是一个坏循环。无论你是否看到，它都在泄漏时间和金钱，这是你应该首先修复的东西。

坦诚的部分

循环也可能很贵，相当贵。

一位实际工作的工程师说得最好：他今年发布的所有AI智能体，本质上就是一个for循环、一个模型调用以及一个围绕输出的try-catch，反复运行，唯一体现“智能体“特性的就是月底的账单。

他说的没错。增长的是token消耗。

所以不要循环一切。只循环值得消耗token的工作：收入相关的工作、闲置的工作、你每周手工重复的任务。

并且要格外注意评估关卡和停止条件，因为

一个没有质量检查也没有刹车的循环，烧钱的速度比人类快得多。

坦诚地说，现在很多人都在谈论循环。但几乎没有人破解复利效应。获胜的团队不会是运行最多循环的团队。而是那些循环每一次运行都变得更敏锐的团队。

这让你处于什么位置

循环与你尝试过的所有其他AI技巧都不同。它不会只付给你一次报酬。它每次运行都会付给你报酬，而每一次运行都比上一次更敏锐。这就是复利，将小钱变成大财富的同一力量，直接对准你的收入。

围绕销售、招聘和运营构建几个这样的循环，你的业务就会在你没留意的时候开始运转。你以为已经放弃的交易自己复活了。潜在客户在还“热乎“的时候就被抓住了。那些曾经在Slack线程中腐烂的工作开始自动完成。

开始你不需要是工程师，也不需要招募更大的团队。你需要一个循环，针对一个重要的、本周就能运行的工作流。第一个是最难的。之后，你只是在叠加。

优势属于最先开始的人，而不是最庞大的那个。

那个人可以是你，你今天就可以开始。

这就是收入工程。

嘘……在继续滚动之前，请将本文收藏并保存。

然后把整篇文章丢给你的智能体，问它一个问题：我的哪个工作流是破损最严重的循环，如果我修复它，五个部分会是什么样子？

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