核心 GUIDE
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Act → Observe → Verify Loop
Agent 是一个 Control Loop：选择 Action、观察 Environment，再验证 Task State 是否真的向目标推进。
核心心智模型
每一次 Action 都应该为下一次 Decision 产生 Evidence；缺少 Observation 与 Verification，Agent 就只是连续做出越来越自信的猜测。
为什么重要
拥有 Tool Access 并不会自动得到可靠 Agent。真正有价值的能力来自闭合 Intent、Action 与 Evidence 之间的 Loop，让系统能够发现错误假设、从失败中恢复，并且只在目标真正满足时停止。
01
Control Loop 的结构
从当前 Goal 与 Verified State 开始。模型选择 Action，Tool 或 Environment 执行，Runtime 捕获 Observation，Verifier 检查预期 State Transition。随后下一步只能是 Continue、Retry、Escalate 或 Stop，而不是直接根据模型自述继续。
02
例子：Coding Agent 修改一个函数
Agent 修改函数后先检查 Diff，再运行 Targeted Test。如果 Test 失败，这个 Observation 会改变下一步 Action；如果所有 Required Check 都通过，Verifier 才能确认 Postcondition，而不是相信模型说“修改已经完成”。
常见失败模式
- 把 Tool Call 成功当作 Task 成功。
- 跳过 Observation，继续基于旧 State 规划下一步。
- 没有明确 Termination 或 Escalation Condition 就持续运行。
工程启发
- 高影响 Action 之前先定义 Expected Postcondition。
- 尽量让 Observation 结构化，从而可以独立检查。
- 把 Stop、Retry 与 Escalation 设计成显式 Runtime Decision。
关键结论
- 01Agency 是一个 Loop，而不是一条很长的 Prompt。
- 02Action 必须通过 Observation 与 Verification 才能成为可靠进展。
- 03Termination 属于 Agent Architecture，而不是最后补上的 Cleanup。
来自 Knowledge Graph 的相关知识点
这些关系直接来自 canonical graph，不维护第二套 Guide 分类体系。
Workflow DecompositionPREREQUISITEGuide →
Loop 与 Graph 的责任边界PREREQUISITE
用 Verification 闭合 Agent LoopPREREQUISITE