1. 从手动 Prompt 到 AI 循环：为什么你的 Agent 越用越累

先说一个我观察到的现象：很多人用 Claude Code 写代码，第一周觉得惊艳，第三周开始觉得累。累的不是写代码本身，而是你要不停地盯着它——它改完一版你得看，看完了得补一句「这里不对，改成这样」，它再改一版，你再检查。一轮对话下来，你敲的提示词可能比它写的代码还多。

这就是手动 Prompt 模式的天花板。Prompt 工程解决的是「怎么把一句话说清楚」，但它解决不了「怎么让一整套重复动作自己转起来」。你每天在做的那些事——发现 bug 提醒它改、任务太复杂拆成子任务、并行处理时盯着别改冲突、每做完一步检查结果、记清楚这轮做到哪了——这些才是真正的时间黑洞。

Loop Engineering（循环工程）要解决的就是这个问题。它把「发现问题 → 执行任务 → 校验结果 → 记录进度 → 进入下一步」整条链路封装成一个能自己跑起来的小系统。你的角色从「一线执行者」变成「系统设计者」：定规则、设边界、做最终决策。

这篇文章面向正在用 Claude Code、Cline、Codex 这类 Agent 工具的开发者，我会给出可复制的循环配置骨架，包括settings.json和config.toml示例，并演示如何用 TaoToken 统一 Key 和 API 通道接入循环流程。最后附一个验证动作：跑通一次多轮 Agent 循环并检查日志。整个流程你可以跟着做，不需要额外的复杂环境。

一个能落地的生产级 Loop，核心部件有六个：触发调度器、并行隔离机制、项目技能库、工具连接层、结果验收模块、持久化记忆体。少了任何一个，循环都跑不长久。接下来的章节我会逐个拆解，并给出对应的配置代码。

2. TaoToken 前置准备：统一 Key 与 API 通道接入循环流程

在搭循环之前，先把 API 通道理顺。循环一旦跑起来，Agent 会反复调用模型，如果每个工具各配一套 Key、各走一条通道，排查问题时会非常痛苦。TaoToken 的作用就是把这些调用统一到一个入口，你只需要维护一份 Key 和一份 Base URL。

TaoToken 是一个面向开发者的 AI 模型 API 聚合服务，支持 Claude、GPT 等主流模型的统一调用。对于 Loop Engineering 场景来说，它的价值在于：你的循环里可能有多个 Agent 角色（执行 Agent、验收 Agent），它们可能用不同的模型，但都可以通过同一个 API 端点访问，省去了分别配置的麻烦。

2.1 获取 API Key

访问 TaoToken 官网 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= ，注册后在控制台创建 API Key。建议为循环场景单独创建一个 Key，方便后续按项目追踪用量。

创建完成后，进入 API Keys 管理页面 https://taotoken.net/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=api_keys_cta&utm_campaign=rewrite 复制你的 Key。这个 Key 后面会写进 Claude Code 的配置文件和循环脚本的环境变量里。

2.2 确认 API 端点

TaoToken 的 API 基础地址是：

https://taotoken.net/api

注意这个地址不带任何查询参数，是纯粹的 API 端点。所有模型调用都走这个 Base URL，具体用哪个模型通过请求里的 model 字段区分。

2.3 模型 ID 对照

循环里不同角色建议用不同模型。执行 Agent 可以用响应快、成本低的模型，验收 Agent 可以用推理能力强的模型。以下是常用模型 ID 对照：

你可以根据实际任务调整。如果不确定用哪个，先用 sonnet 跑通流程，再按需替换。

2.4 环境变量准备

在循环脚本的运行环境里，把 Key 和 Base URL 写成环境变量，避免硬编码：

export TAOTOKEN_API_KEY="sk-你的Key" export TAOTOKEN_BASE_URL="https://taotoken.net/api"

这样后续无论是 Claude Code 的 settings.json，还是独立的循环脚本，都可以从环境变量读取，不用在每个文件里重复写 Key。

3. 可复制配置骨架：settings.json 与 config.toml 示例

这一节给出完整的配置骨架。你需要创建两个文件：一个是 Claude Code 的settings.json，一个是循环调度用的config.toml。两个文件配合使用，前者管 Agent 的模型接入，后者管循环的调度逻辑。

3.1 Claude Code settings.json

Claude Code 的配置文件通常放在项目根目录的.claude/settings.json，或者用户目录的~/.claude/settings.json。循环场景建议放在项目目录，方便随项目版本管理。

{ "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://taotoken.net/api", "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-你的Key", "ANTHROPIC_MODEL": "claude-sonnet-4-20250514" }, "permissions": { "allow": [ "Read", "Write", "Bash(git *)", "Bash(npm test)", "Bash(npm run lint)" ], "deny": [ "Bash(rm -rf *)", "Bash(git push --force *)" ] }, "loop": { "maxIterations": 10, "checkpointFile": ".loop/checkpoint.md", "logFile": ".loop/loop.log" } }

这里有几个关键点。ANTHROPIC_BASE_URL指向 TaoToken 的 API 端点，ANTHROPIC_API_KEY填你刚才创建的 Key。permissions.allow里放循环中允许自动执行的操作，permissions.deny里放绝对禁止的操作——这是循环的安全边界，别省。

loop字段是循环的自定义配置：maxIterations控制最大轮数，防止无限循环烧 token；checkpointFile是持久化记忆体的路径；logFile是日志文件路径。

3.2 循环调度 config.toml

循环调度器用 TOML 格式配置，放在项目根目录的loop.config.toml：

[loop] name = "code-review-loop" max_iterations = 10 checkpoint_file = ".loop/checkpoint.md" log_file = ".loop/loop.log" [trigger] type = "event" event = "git_commit" # 可选值: timer / event / goal # timer 示例: interval = "30m" # goal 示例: condition = "tests_passed" [agents.executor] model = "claude-sonnet-4-20250514" base_url = "https://taotoken.net/api" api_key_env = "TAOTOKEN_API_KEY" role = "执行代码修改、运行测试" [agents.verifier] model = "claude-opus-4-20250514" base_url = "https://taotoken.net/api" api_key_env = "TAOTOKEN_API_KEY" role = "检查执行结果、挑错、验证逻辑" [isolation] type = "worktree" base_branch = "main" worktree_dir = ".loop/worktrees" [memory] type = "markdown" path = ".loop/checkpoint.md" fields = ["已完成", "失败方案", "已确认结论", "待人工处理"] [verification] auto_verify = true max_retries = 3 retry_delay = "5s"

这个配置里，[agents.executor]和[agents.verifier]分别定义了执行 Agent 和验收 Agent。两者都走 TaoToken 的 API 端点，但用了不同的模型——执行用 sonnet，验收用 opus。api_key_env指向环境变量名，不直接写 Key。

[isolation]段配置了 worktree 隔离，每个 Agent 在独立的工作空间里改代码，避免并行冲突。[memory]段定义了持久化记忆体的字段结构。[verification]段控制验收逻辑：自动验收、最多重试 3 次、重试间隔 5 秒。

3.3 循环脚本骨架

配置写好后，需要一个脚本把循环跑起来。以下是一个 Python 骨架，你可以根据实际需求扩展：

import os import subprocess import tomllib from pathlib import Path def load_config(path="loop.config.toml"): with open(path, "rb") as f: return tomllib.load(f) def run_agent(agent_config, prompt, workdir): env = os.environ.copy() env["ANTHROPIC_BASE_URL"] = agent_config["base_url"] env["ANTHROPIC_API_KEY"] = os.environ[agent_config["api_key_env"]] env["ANTHROPIC_MODEL"] = agent_config["model"] result = subprocess.run( ["claude", "-p", prompt], cwd=workdir, env=env, capture_output=True, text=True ) return result.stdout def main(): config = load_config() checkpoint = Path(config["loop"]["checkpoint_file"]) log = Path(config["loop"]["log_file"]) for i in range(config["loop"]["max_iterations"]): # 执行 Agent 干活 exec_output = run_agent( config["agents"]["executor"], "根据 checkpoint 继续任务", "." ) # 验收 Agent 检查 verify_output = run_agent( config["agents"]["verifier"], f"检查以下改动是否正确：{exec_output}", "." ) # 写日志和 checkpoint with open(log, "a") as f: f.write(f"--- 第 {i+1} 轮 ---\n") f.write(f"执行: {exec_output[:200]}\n") f.write(f"验收: {verify_output[:200]}\n") if "PASS" in verify_output: print(f"第 {i+1} 轮通过，循环结束") break else: print("达到最大轮数，交还人工处理") if __name__ == "__main__": main()

这个骨架的核心逻辑是：执行 Agent 干活 → 验收 Agent 检查 → 写日志和 checkpoint → 判断是否通过。通过就结束，不通过就继续下一轮，直到达到最大轮数。

4. 验证请求：跑通一次多轮 Agent 循环并检查日志

配置和脚本都准备好了，现在跑一次完整的循环，验证整条链路是否通畅。

4.1 初始化项目结构

先建好目录结构：

mkdir -p .loop/worktrees touch .loop/checkpoint.md touch .loop/loop.log

在.loop/checkpoint.md里写初始状态：

# 循环检查点 ## 已完成 - 项目初始化 ## 失败方案 - 无 ## 已确认结论 - 使用 TaoToken 作为统一 API 通道 ## 待人工处理 - 无

4.2 跑一次单轮验证

先别急着跑多轮，用单轮验证 API 通道是否通：

export TAOTOKEN_API_KEY="sk-你的Key" export TAOTOKEN_BASE_URL="https://taotoken.net/api" claude -p "输出当前目录的文件列表" --model claude-sonnet-4-20250514

如果返回了文件列表，说明 TaoToken 的 API 通道是通的。如果报错，先排查 Key 和 Base URL 是否正确。

4.3 跑多轮循环

单轮通了之后，跑完整的循环脚本：

python loop_runner.py

观察终端输出。正常情况下你会看到类似这样的日志：

--- 第 1 轮 --- 执行: 修改了 src/utils.py 中的 parse_config 函数... 验收: PASS - 改动符合预期，测试通过 第 1 轮通过，循环结束

如果验收 Agent 返回的是 FAIL，循环会继续下一轮，直到通过或达到最大轮数。

4.4 检查日志和 checkpoint

循环跑完后，检查两个文件：

cat .loop/loop.log cat .loop/checkpoint.md

loop.log里应该有每一轮的执行和验收记录。checkpoint.md里应该更新了已完成的任务和确认的结论。这两个文件就是循环的「记忆」，下次启动循环时会从这里读取状态，避免重复劳动。

4.5 验证多轮场景

如果想验证多轮循环，可以故意在任务里留一个需要多次修改才能通过的 bug。比如让执行 Agent 修改一个函数，但第一次故意改错，观察验收 Agent 是否能发现并触发下一轮。

实测下来，一个配置合理的循环，通常 2-3 轮就能收敛。如果超过 5 轮还没通过，说明任务拆分或验收标准有问题，需要调整。

5. 常见报错排查：401、local proxy failed、reading choices、OAuth

循环跑起来之后，最容易在 API 通道和认证环节出问题。这一节列出几个高频报错和对应的排查方法。

5.1 401 Unauthorized

这是最常见的报错，意思是 API Key 无效或没传对。

Error: 401 Unauthorized - invalid api key

排查步骤：第一，确认TAOTOKEN_API_KEY环境变量已经 export，可以用echo $TAOTOKEN_API_KEY检查。第二，确认 Key 没有多余的空格或换行。第三，确认ANTHROPIC_BASE_URL指向的是https://taotoken.net/api，不是其他地址。第四，如果是在 settings.json 里写的 Key，确认 JSON 格式正确，没有漏引号。

5.2 local proxy failed

这个报错通常出现在 Claude Code 启动时：

Error: local proxy failed to start

原因是 Claude Code 尝试启动本地代理，但端口被占用或配置冲突。排查方法：检查是否有其他 Claude Code 实例在运行，用ps aux | grep claude查看。如果有，先 kill 掉再重启。另外确认 settings.json 里的ANTHROPIC_BASE_URL没有写成 localhost 地址。

5.3 reading choices 报错

这个报错出现在解析模型响应时：

Error: reading choices: unexpected end of JSON input

原因是 API 返回的响应格式不符合预期，通常是 Base URL 配错了，请求打到了非兼容端点。排查方法：确认ANTHROPIC_BASE_URL是https://taotoken.net/api，不要多加/v1或其他路径。TaoToken 的端点已经包含了必要的路由。

5.4 OAuth 相关报错

如果你之前用 OAuth 登录过 Claude Code，可能会遇到：

Error: OAuth token expired

这是因为 Claude Code 优先使用 OAuth 凭证，而不是 API Key。解决方法：在 settings.json 里显式配置ANTHROPIC_API_KEY，或者在启动前 unset 掉 OAuth 相关的环境变量：

unset ANTHROPIC_OAUTH_TOKEN

然后重新用 API Key 方式启动。

5.5 循环卡住不结束

如果循环跑了很久还没结束，检查两个地方：第一，max_iterations是否设置合理，默认 10 轮，如果任务复杂可以调到 20。第二，验收 Agent 的判断逻辑是否有问题，如果它一直返回 FAIL，循环就不会停。可以在日志里看验收 Agent 的具体输出，确认它的判断标准是否清晰。

5.6 三件套检查清单

无论遇到哪种报错，先检查这三件套是否配全：

这三项确认无误，大部分报错都能解决。

6. 把循环接入你的日常工作流

配置跑通之后，下一步是把它接入你的日常工作流。这里给几个实用的接入点。

第一个接入点是 Git hooks。在.git/hooks/pre-push里调用循环脚本，每次 push 前自动跑一轮代码审查循环。这样你提交的代码会先经过执行 Agent 修改、验收 Agent 检查，通过后才推送到远程。

第二个接入点是 CI 流水线。在 GitHub Actions 或 GitLab CI 里加一个 job，定时触发循环，扫描最近失败的测试用例，自动尝试修复。修复成功的提交自动开 PR，失败的记录到 checkpoint 里等人工处理。

第三个接入点是本地开发。把循环脚本做成一个命令，比如loop run，在你写完一个功能后手动触发。循环会自动跑测试、检查代码风格、修复明显问题，你只需要看最终的验收结果。

关于成本控制，有几个实操建议。第一，给循环设置每日 token 上限，超过就暂停。第二，执行 Agent 用便宜模型，验收 Agent 用贵模型，把成本花在刀刃上。第三，checkpoint 文件要定期清理，避免上下文越滚越大。第四，不是所有任务都值得做循环，一次性的小任务直接写 Prompt 就行。

如果你想把循环能力扩展到更多场景，可以了解 TaoToken 的 Coding Plan https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=coding_plan_cta&utm_campaign=rewrite ，它针对长期编码和 Agent 场景做了优化。模型对话功能可以在 https://taotoken.net/chat?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=model_chat_cta&utm_campaign=rewrite 体验，接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=doc_cta&utm_campaign=rewrite 可以查到完整的 API 说明。

最后说一个我踩过的坑：循环的验收标准一定要写清楚。我一开始让验收 Agent 自己判断「代码对不对」，结果它标准飘忽，同一份代码有时说 PASS 有时说 FAIL。后来改成明确的检查项——测试是否通过、lint 是否报错、函数签名是否匹配——循环才稳定下来。验收标准越具体，循环越可靠。