企业官网建设流程全解析

两个wordpress联通,网络优化大师,做智能网站平台,asp.net做网站吗Ralph Loop是一种解决AI编程助手半途而废问题的创新方法。它通过Stop Hook拦截机制#xff0c;让AI在未完成任务时无法退出#xff0c;而是通过文件系统、测试结果和Git历史形成自我参照的迭代循环。与传统智能体循环不同#xff0c;它专注于可验证任务的持续迭…Ralph Loop是一种解决AI编程助手半途而废问题的创新方法。它通过Stop Hook拦截机制让AI在未完成任务时无法退出而是通过文件系统、测试结果和Git历史形成自我参照的迭代循环。与传统智能体循环不同它专注于可验证任务的持续迭代修正不依赖LLM主观判断。文章详细介绍了其核心原理、实现机制、最佳实践及适用场景帮助开发者实现AI持续工作模式大幅提升编程效率。痛点AI 编程助手为何总是“半途而废”Cloud Native在使用 AI 编程工具时开发者经常遭遇以下困境过早退出AI 在它认为“足够好”时就停止工作而非真正完成任务单次提示脆弱复杂任务无法通过一次提示完成需要反复人工干预重新提示成本高每次手动重新引导都在浪费开发者时间上下文断裂会话重启后之前的所有进展和上下文全部丢失这些问题的本质是LLM 的自我评估机制不可靠——它会在主观认为“完成”时退出而非达到客观可验证的标准。解决思路让 AI 持续工作直到真正完成Cloud NativeClaude Code 社区诞生了一种极简但有效的范式——Ralph Loop也称 Ralph Wiggum Loopwhile :; do cat PROMPT.md | claude-code --continue done核心思想同一个提示反复输入让 AI 在文件系统和 Git 历史中看到自己之前的工作成果。这不是简单的“输出反馈为输入”而是通过外部状态代码、测试结果、提交记录形成自我参照的迭代循环。其技术实现依赖于 Stop Hook 拦截机制。Ralph Loop 让大语言模型持续迭代、自动运行直到任务完成而不在典型“一次性提示 → 结束”循环中退出。这种范式已经被集成到主流 AI 编程工具和框架中被一些技术博主和开发者称作“AI 持续工作模式”。甚至 Ralph Loop 结合 Amp Code 被用来构建新编程语言AFKhttps://x.com/GeoffreyHuntley/status/1944377299425706060TL;DR / 快速开始Cloud NativeRalph Loop 让 AI 代理持续迭代直到任务完成。核心三要素明确任务 完成条件定义可验证的成功标准Stop Hook 阻止提前退出未达标时强制继续max-iterations 安全阀防止无限循环最简示例Claude Code# 安装插件 /plugin install ralph-wiggumclaude-plugins-official # 运行循环 /ralph-loop 为当前项目添加单元测试 Completion criteria: - Tests passing (coverage 80%) - Output promiseCOMPLETE/promise \ --completion-promise COMPLETE \ --max-iterations 50场景适用性详见实践建议-场景适用性。Ralph Loop 概述Cloud Native什么是 Ralph LoopRalph Loop是一种自主迭代循环机制。你给出一个任务和完成条件后代理开始执行该任务当模型在某次迭代中尝试结束时一个 Stop Hook 会拦截试图退出的动作并重新注入原始任务提示从而创建一个自我参照的反馈循环。在这个循环中模型可以读取上一次迭代改动过的文件、测试结果和 git 历史并据此逐步修正自己的输出直到达到完成条件或达到设定的迭代上限。简言之不是简单的一次性运行而是持续迭代直到完成任务循环使用同一个 prompt但外部状态代码、测试输出、文件等在每次迭代后发生改变需要明确的完成条件如输出特定关键字、测试通过等和合理的最大迭代次数作为安全控制。Ralph 起源Ralph Wiggum 名称来自《辛普森一家》的角色用于象征“反复迭代、不放弃”的精神但实际实现是一个简单的循环控制机制并非模型自身拥有特殊认知。核心机制不是模型自行创造循环而是Stop Hook详见 Stop-hook 拦截机制在模型尝试退出时拦截并重新注入 prompt从而在同一会话中形成“自我参照反馈”。迭代不是无条件持续而是依赖于明确可验证的完成信号或最大迭代次数。否则循环可能永不结束。哲学根源Ralph 循环可以追溯到软件工程中的“Bash 循环”思维其核心逻辑是“不断向智能体提供任务直到任务完成为止”。这种极致的简化体现了将失败视为数据、将持久性置于完美之上的设计哲学。核心原理Cloud Native与传统智能体循环的对比为了深入理解 Ralph Loop 与常规智能体循环的区别需要首先建立对“智能体”这一概念的通用语义框架。根据当代人工智能实验室的共识智能体被定义为“在循环中运行工具以实现目标的 LLM 系统”。这种定义强调了三个关键属性LLM 编排的推理能力智能体能够根据观察结果进行推理和决策工具集成的迭代能力智能体可以调用外部工具并基于工具输出调整行为最小化人工监督的自主性智能体能够在有限指导下自主完成任务在常规的智能体架构中循环通常发生在单一会话的上下文窗口内由 LLM 根据当前观察到的结果决定下一步行动。ReActReason Act模式ReAct 遵循“观察Observation→ 推理Reasoning→ 行动Acting”的节奏。这种模式的优势在于其动态适应性当智能体遇到不可预见的工具输出时它可以在当前的上下文序列中即时修正推理路径。然而这种“内部循环”受限于 LLM 的自我评估能力。如果 LLM 在某一步骤产生幻觉认为任务已经完成并选择退出系统就会在未达到真实目标的情况下停止运行。Plan-and-Execute计划并执行模式Plan-and-Execute 将任务分解为静态的子任务序列由执行器依次完成。虽然这在处理长程任务时比 ReAct 更具结构性但它对环境变化的适应度较低。如果第三步执行失败整个计划往往会崩溃或者需要复杂的重计划机制Re-planning。Ralph 循环的“外部化”范式Ralph 循环打破了上述依赖 LLM 自我评估的局限性。其实现机制采用停止钩子Stop Hook技术当智能体试图退出当前会话认为任务完成时系统会通过特定的退出代码如退出码 2截断退出信号。外部控制脚本会扫描输出结果如果未发现预定义的“完成承诺”Completion Promise系统将重新加载原始提示词并开启新一轮迭代。这种模式在本质上是强制性的它不依赖智能体的主观判断而是依赖外部验证。对比总结在开发者语境中“agent loop” 通常指智能体内部的感知—决策—执行—反馈循环即典型的感知-推理-行动机制。而 Ralph Loop 更侧重于迭代执行同一任务直至成功与典型智能体循环在目的和设计上有所不同比较结果表明常规 Agent Loop 通常更通用用于决策型 agent可以根据多种状态和输入动态调整下一步操作。ReAct 模式适合需要动态适应的场景Plan-and-Execute 模式适合结构化任务分解。Ralph Loop 更像是自动驱动的 refine-until-done 模式重点是让模型在固定任务上不断修正输出直到满足完成条件。它通过外部强制控制避免了 LLM 自我评估的局限性。因此它与一般意义上 agent 的循环机制并不矛盾但定位更专注于可验证任务的持续迭代修正而非全面的 agent lifecycle 管理。Stop-hook 拦截机制Ralph 循环的技术优雅之处在于它如何利用现有的开发工具链如 Bash、Git、Linter、Test Runner构建一个闭环反馈系统。在常规循环中工具的输出仅作为下一步推理的参考而在 Ralph 循环中工具的输出成为了决定循环是否存续的“客观事实”。Ralph 循环的工业实现依赖于对终端交互的深度拦截。通过hooks/stop-hook.sh脚本开发者可以捕获智能体的退出意图。如果智能体没有输出用户指定的承诺标识如promiseCOMPLETE/promise停止钩子会阻止正常会话结束。这种机制强迫 LLM 面对这样一个事实只要没有达到客观的成功标准它就无法“下班”。这种外部施加的压力通过重复输入相同的提示词Prompt来实现智能体在每一轮迭代中都能看到上一轮留下的改动痕迹和 Git 提交记录。状态持久化与记忆管理解决上下文腐烂问题常规智能体的一个核心痛点是“上下文腐烂Context Rot”——随着对话轮次的增加LLM 对早期指令的注意力和精确度会线性下降。Ralph 循环通过“刷新上下文”解决了这一问题每一轮循环可以看作是一个全新的会话智能体不再从臃肿的历史记录中读取状态智能体直接通过文件读取工具扫描当前的项目结构和日志文件这种模式将“状态管理”从 LLM 的内存Token 序列转移到了硬盘文件系统由于 Git 历史记录是累积的智能体可以通过git log查看自己之前的尝试路径从而避免重复同样的错误。这种将环境视为“累积记忆”的做法是 Ralph 循环能够支持持续数小时甚至数天开发的核心原因。核心持久化组件在典型的 Ralph 实现中智能体会维护以下关键文件progress.txt一个追加形式的日志文件记录了每一轮迭代的尝试、遇到的坑以及已经确认的模式。后续迭代的智能体会首先读取该文件以快速同步进度。prd.json结构化的任务清单。智能体每完成一个子项就会在该 JSON 文件中标记passes: true。这确保了即使循环中断新的智能体实例也能明确接下来的优先级。Git 提交记录Ralph 循环被要求在每一步成功后进行提交。这不仅提供了版本回滚能力更重要的是它为下一轮迭代提供了明确的“变更差分”Diff让智能体能够客观地评估现状。文件结构scripts/ralph/ ├── ralph.sh ├── prompt.md ├── prd.json └── progress.txtralph.sh#!/bin/bash set -e MAX_ITERATIONS${1:-10} SCRIPT_DIR$(cd $(dirname \ ${BASH_SOURCE[0]}) pwd) echo Starting Ralph for i in $(seq 1 $MAX_ITERATIONS); do echo ═══ Iteration $i ═══ OUTPUT$(cat $SCRIPT_DIR/prompt.md \ | amp --dangerously-allow-all 21 \ | tee /dev/stderr) || true if echo $OUTPUT | \ grep -q promiseCOMPLETE/promise then echo ✅ Done! exit 0 fi sleep 2 done echo ⚠️ Max iterations reached exit 1prompt.md每次迭代的说明# Ralph Agent Instructions ## Your Task 1. Read scripts/ralph/prd.json 2. Read scripts/ralph/progress.txt (check Codebase Patterns first) 3. Check youre on the correct branch 4. Pick highest priority story where passes: false 5. Implement that ONE story 6. Run typecheck and tests 7. Update AGENTS.md files with learnings 8. Commit: feat: [ID] - [Title] 9. Update prd.json: passes: true 10. Append learnings to progress.txt ## Progress Format APPEND to progress.txt: ## [Date] - [Story ID] - What was implemented - Files changed - **Learnings:** - Patterns discovered - Gotchas encountered --- ## Codebase Patterns Add reusable patterns to the TOP of progress.txt: ## Codebase Patterns - Migrations: Use IF NOT EXISTS - React: useRefTimeout | null(null) ## Stop Condition If ALL stories pass, reply: promiseCOMPLETE/promise Otherwise end normally.prd.json任务状态任务清单{ branchName: ralph/feature, userStories: [ { id: US-001, title: Add login form, acceptanceCriteria: [ Email/password fields, Validates email format, typecheck passes ], priority: 1, passes: false, notes: } ] }progress.txt任务进度日志# Ralph Progress Log Started: 2024-01-15 ## Codebase Patterns - Migrations: IF NOT EXISTS - Types: Export from actions.ts ## Key Files - db/schema.ts - app/auth/actions.ts --- ## 2024-01-15 - US-001 - What was implemented: Added login form with email/password fields - Files changed: app/auth/login.tsx, app/auth/actions.ts - **Learnings:** - Patterns discovered: Use IF NOT EXISTS for migrations - Gotchas encountered: Need to handle email validation on both client and server ---运行 Ralph./scripts/ralph/ralph.sh 25运行最多 25 次迭代。Ralph 将创建功能分支逐个完成任务每个任务完成后提交当所有任务通过时停止上下文工程的对比分析常规智能体通常采用总结Summarization或截断Truncation来管理上下文。研究表明相比于复杂的 LLM 总结简单的“观察掩码”Observation Masking即保留最新的 N 轮对话其余用占位符代替在效率和可靠性上往往更胜一筹。然而即使是最好的掩码策略也无法处理跨越数十轮、数千行代码改动的任务。Ralph 循环绕过了这一难题它不试图“总结”过去而是通过提示词引导智能体进行“自我重新加载”。每一轮迭代的提示词始终包含对核心目标的清晰描述而具体的执行细节则留给智能体去实时探索环境。这种“即时上下文”加载方式使得 Ralph 能够处理规模远超其单次窗口容量的工程项目。框架和工具实现示例Cloud Native以下是一些主流框架和工具对 Ralph Loop 模式的支持LangChain / DeepAgentshttps://github.com/langchain-ai/deepagents/tree/master/examples/ralph_modeDeepAgents 提供类似模式支持需要程序化参数传递uv run deepagents --ralph Build a Python programming course --ralph-iterations 5这里--ralph-iterations指定最大循环次数详见实践建议-安全机制和资源控制。Kimi-clihttps://moonshotai.github.io/kimi-cli/zh/configuration/config-files.htmlloop_control 控制 Agent 执行循环的行为。AI SDK (JavaScript)https://github.com/vercel-labs/ralph-loop-agent社区实现的ralph-loop-agent允许更精细的开发控制┌──────────────────────────────────────────────────────┐ │ Ralph Loop (outer) │ │ ┌────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ AI SDK Tool Loop (inner) │ │ │ │ LLM ↔ tools ↔ LLM ↔ tools ... until done │ │ │ └────────────────────────────────────────────────┘ │ │ ↓ │ │ verifyCompletion: Is the TASK actually complete? │ │ ↓ │ │ No? → Inject feedback → Run another iteration │ │ Yes? → Return final result │ └──────────────────────────────────────────────────────┘import { RalphLoopAgent, iterationCountIs } from ralph-loop-agent; const migrationAgent new RalphLoopAgent({ model: anthropic/claude-opus-4.5, instructions: You are migrating a codebase from Jest to Vitest. Completion criteria: - All test files use vitest imports - vitest.config.ts exists - All tests pass when running pnpm test, tools: { readFile, writeFile, execute }, stopWhen: iterationCountIs(50), verifyCompletion: async () { const checks await Promise.all([ fileExists(vitest.config.ts), !await fileExists(jest.config.js), noFilesMatch(**/*.test.ts, /from []jest/), fileContains(package.json, vitest), ]); return { complete: checks.every(Boolean), reason: checks.every(Boolean) ? Migration complete : Structural checks failed }; }, onIterationStart: ({ iteration }) console.log(Starting iteration ${iteration}), onIterationEnd: ({ iteration, duration }) console.log(Iteration ${iteration} completed in ${duration}ms), }); const result await migrationAgent.loop({ prompt: Migrate all Jest tests to Vitest., }); console.log(result.text); console.log(result.iterations); console.log(result.completionReason);关键特性提供模型与任务说明包含明确的完成条件详见实践建议-明确完成标准stopWhen 和 verifyCompletion 定制循环退出逻辑事件钩子用于日志和监控Ralph Loop 最佳实践Cloud Native如果你正在使用 AI 编程 CLI如 Claude Code、Copilot CLI、OpenCode、Codex以下实践指南将帮助你更高效地使用 Ralph Loop。大多数开发者以交互方式使用这些工具给出任务、观察工作过程、在偏离轨道时介入。这是“人在回路”Human-in-the-LoopHITL模式。但 Ralph 提供了一种新方法让 AI 编程 CLI 在循环中运行自主处理任务列表。你定义需要做什么Ralph 负责如何做——并持续工作直到完成。换句话说它是长时间运行、自主、无人值守的 AFKAway From Keyboard离开键盘编程。提示本节提供操作层面的具体技巧原则层面的建议请参考实践建议部分。技巧 1理解 Ralph 是一个循环AI 编程在过去一年左右经历了几个阶段Vibe 编程让 AI 写代码而不真正检查。你“感受”AI接受它的建议而不仔细审查。速度快但代码质量差。规划模式要求 AI 在编码前先规划。在 Claude Code 中你可以进入规划模式让 AI 探索代码库并创建计划。这提高了质量但仍受限于单个上下文窗口。多阶段计划将大型功能分解为多个阶段每个阶段在单独的上下文窗口中处理。你为每个阶段编写不同的提示“实现数据库模式”然后“添加 API 端点”然后“构建 UI”。这扩展性更好但需要持续的人工参与来编写每个提示。Ralph简化了这一切。不是为每个阶段编写新提示而是在循环中运行相同的提示#!/bin/bash # ralph.sh # Usage: ./ralph.sh iterations set -e if [ -z $1 ]; then echo Usage: $0 iterations exit 1 fi # 每次迭代运行 Claude Code传入相同的提示 for ((i1; i$1; i)); do result$(docker sandbox run claude -p \ some-plan-file.md progress.txt \ 1. 决定接下来要处理的任务。这应该是你认为优先级最高的\ 不一定是列表中的第一个。\ 2. 检查任何反馈循环如类型检查和测试。\ 3. 将你的进度追加到 progress.txt 文件。\ 4. 提交该功能的 git commit。\ 只处理单个功能。\ 如果在实现功能时你注意到所有工作都已完成\ 输出 promiseCOMPLETE/promise。\ ) echo $result if [[ $result *promiseCOMPLETE/promise* ]]; then echo PRD 完成退出。 exit 0 fi done每次迭代查看计划文件了解需要做什么查看进度文件了解已完成的工作决定下一步做什么探索代码库实现功能运行反馈循环类型、Linting、测试提交代码关键改进代理选择任务而不是你。使用多阶段计划时人类在每个阶段开始时编写新提示。使用 Ralph 时代理从你的 PRD 中选择下一步要做什么。你定义最终状态Ralph 到达那里。技巧 2从 HITL 开始然后转向 AFK运行 Ralph 有两种方式对于 HITL你观察它做的一切在需要时介入。对于 AFK Ralph始终限制迭代次数。随机系统的无限循环是危险的。关于如何设置迭代次数限制详见实践建议-安全机制和资源控制。HITL 类似于结对编程。你和 AI 一起工作在代码创建时审查。你可以实时引导、贡献和分享项目理解。这也是学习 Ralph 的最佳方式。你会理解它的工作方式优化你的提示并在放手之前建立信心。一旦你的提示稳定AFK Ralph 就能发挥真正的杠杆作用。设置它运行做其他事情完成后回来。你可以构建通知机制如 CLI、邮件或消息推送在 Ralph 完成时提醒你。这意味着更少的上下文切换你可以完全投入到另一个任务中。典型的循环通常需要 30-45 分钟尽管它们可以运行数小时。进展很简单从 HITL 开始学习和优化一旦你信任你的提示就转向 AFK返回时审查提交技巧3定义范围为什么范围很重要你不需要结构化的 TODO 列表。你可以给 Ralph 一个模糊的任务——“改进这个代码库”——让它跟踪自己的进度。但任务越模糊风险越大。Ralph 可能永远循环找到无尽的改进。或者它可能走捷径在你认为工作完成之前就宣布胜利。真实案例某次运行 Ralph 来提高项目的测试覆盖率。仓库有内部命令——标记为内部但仍面向用户。目标是覆盖所有内容的测试。经过三次迭代Ralph 报告“所有面向用户的命令都完成了。”但它完全跳过了内部命令。它决定它们不是面向用户的并将它们标记为被覆盖率忽略。修复方法明确定义你想要覆盖的内容如何定义范围在让 Ralph 运行之前你需要定义“完成”是什么样子。这是从规划到需求收集的转变不是指定每个步骤而是描述期望的最终状态让代理找出如何到达那里。核心原则必须定义明确可机器验证的完成条件。模糊的标准会导致循环无法正确退出或产生无意义输出。推荐格式结构化 prd.json定义 Ralph 范围有多种方法Markdown 列表、GitHub Issues、Linear 任务但推荐使用结构化的prd.json{ branchName: ralph/feature, userStories: [ { id: US-001, title: 新聊天按钮创建新对话, acceptanceCriteria: [ 点击新聊天按钮, 验证创建了新对话, 检查聊天区域显示欢迎状态 ], priority: 1, passes: false, notes: } ] }Ralph 在完成时将passes标记为true。PRD 既是范围定义也是进度跟踪器——一个活生生的 TODO 列表。提示关于如何定义完成条件的更多示例和最佳实践详见实践建议-明确完成标准。技巧 4跟踪 Ralph 的进度Ralph 在迭代之间使用进度文件来解决上下文腐烂问题。通过维护progress.txt和prd.json详见状态持久化与记忆管理Ralph 可以在每次迭代中读取progress.txt以了解已完成的工作和学到的代码库模式读取prd.json以了解待办任务和优先级追加本次迭代的进度和学到的模式更新prd.json中已完成任务的passes状态最佳实践在progress.txt顶部维护“代码库模式”部分方便后续迭代快速参考每次迭代只处理一个任务完成后立即更新状态记录遇到的坑和解决方案避免重复错误这创建了一个累积的知识库后续迭代可以快速同步而不需要阅读整个 Git 历史。技巧 5使用反馈循环反馈循环是 Ralph 的护栏。它们告诉代理它是否在正确的轨道上。没有它们Ralph 可能会产生看起来正确但实际上有问题的代码。反馈循环类型在你的 Ralph 提示中明确要求运行这些反馈循环在每次迭代中 1. 实现功能 2. 运行类型检查tsc --noEmit 3. 运行测试npm test 4. 运行 Linternpm run lint 5. 只有在所有检查通过后才提交这确保 Ralph 不会提交破坏性代码。技巧 6小步迭代Ralph 在小的、可验证的步骤中工作得最好。每次迭代应该完成一个功能运行反馈循环提交代码为什么因为更容易调试如果某次迭代失败你知道确切的问题所在更好的 Git 历史每个提交代表一个完整的功能更快的反馈小步骤意味着更快的迭代周期避免让 Ralph 一次处理多个功能。这会导致混乱的提交难以追踪进度更高的失败风险技巧 7优先处理高风险任务不是所有任务都是平等的。有些任务如果失败会破坏整个项目。其他任务如果失败只是一个小问题。Ralph 应该优先处理高风险任务架构决策和核心抽象如果这些错了整个项目都会受到影响模块之间的集成点这些是失败风险最高的地方未知的未知和探索性工作需要快速失败标准功能和实现风险较低可以稍后处理抛光、清理和快速胜利最低风险适合最后处理将 AFK Ralph保留到基础稳固时。一旦架构得到验证高风险集成工作正常你就可以让 Ralph 在低风险任务上无人值守运行。尝试一下在你的 Ralph 提示中添加优先级指导选择下一个任务时按以下顺序优先处理 1. 架构决策和核心抽象 2. 模块之间的集成点 3. 未知的未知和探索性工作 4. 标准功能和实现 5. 抛光、清理和快速胜利 在高风险工作上快速失败。将简单的胜利留到后面。技巧 8明确定义软件质量并非所有仓库都是相同的。很多代码是原型代码——演示、短期实验、客户提案。不同的仓库有不同的质量标准。代理不知道它在哪种仓库中。它不知道这是可丢弃的原型还是将维护多年的生产代码。你需要明确告诉它。要传达的内容将此放在你的AGENTS.md文件、你的技能中或直接放在提示中。代码库模式比指令更有影响力Ralph 会同时参考你的指令和现有代码。当两者冲突时代码库的影响力更大。具体示例// 你的指令永远不要使用 any 类型 // 但现有代码中 const userData: any fetchUser(); const config: any loadConfig(); const response: any apiCall(); // Ralph 会学习这种模式继续使用 any为什么会这样指令只有几行文字代码库有数千行“证据”AI 更倾向于模仿现有模式解决方案在 Ralph 运行前清理代码库移除低质量模式使用反馈循环强制执行标准Linting、类型检查、测试在 AGENTS.md 中明确质量标准让期望可见尝试一下在你的AGENTS.md或 Ralph 提示中明确质量标准## 代码质量标准 这是生产代码库。请遵循 - 使用 TypeScript 严格模式禁止 any 类型 - 每个函数都需要单元测试 - 遵循现有的文件结构和命名约定 - 提交前必须通过所有 lint 和类型检查 优先级可维护性 性能 快速交付技巧 9使用 Docker 沙箱AFK Ralph 需要编辑文件、运行命令和提交代码的权限。什么阻止它运行rm -rf ~你不在键盘前所以无法介入。Docker 沙箱是最简单的解决方案docker sandbox run claude这会在容器内运行 Claude Code。你的当前目录被挂载但其他什么都没有。Ralph 可以编辑项目文件和提交——但无法触及你的主目录、SSH 密钥或系统文件。权衡你的全局AGENTS.md和用户技能不会被加载。对于大多数 Ralph 循环这没问题。对于 HITL沙箱是可选的——你在观察。对于 AFK Ralph特别是过夜循环它们是防止失控代理的基本保险。技巧 10控制成本Ralph Loop 可能会运行数小时成本控制很重要。以下是一些实用的成本管理策略成本估算指南典型成本范围以 Claude 3.5 Sonnet 为例小任务5-10 迭代$5-15中等任务20-30 迭代$15-50大型任务30-50 迭代$50-150影响因素代码库大小上下文窗口任务复杂度需要多少迭代模型选择GPT-4 vs Claude vs 本地模型成本控制策略1. 从 HITL 开始先用人在回路模式学习和优化提示一旦提示稳定再转向 AFK 模式HITL 成本更可控但仍有巨大价值2. 设置严格限制# 始终设置最大迭代次数 /ralph-loop task --max-iterations 203. 选择成本效益最优的任务机械化重构高效率低风险测试迁移明确标准易验证避免创意性任务需要人类判断4. 本地模型的现实目前本地模型如 Llama 3.1在复杂代码任务上表现仍有差距。但可以考虑用于简单任务的预处理作为成本敏感项目的备选方案5. 投资回报视角如果 Ralph 能在几小时内完成原本需要几天的工作即使花费 $50-150 也是值得的。关键是选择合适的任务和设置合理的期望。技巧 11让它成为你自己的Ralph 只是一个循环。这种简单性使其无限可配置。以下是一些让它成为你自己的方法交换任务源本文中的示例使用本地prd.json。但 Ralph 可以从任何地方拉取任务关键洞察保持不变代理选择任务而不是你。你只是改变该列表的位置。更改输出不是直接提交到 main每次 Ralph 迭代可以创建分支并打开 PR向现有 issues 添加评论更新变更日志或发布说明当你有一个需要成为 PR 的 issue 积压时这很有用。Ralph 进行分类、实现并打开 PR。当你准备好时进行审查。替代循环类型Ralph 不需要处理功能积压。我一直在试验的一些循环测试覆盖率循环将 Ralph 指向你的覆盖率指标。它找到未覆盖的行编写测试并迭代直到覆盖率达到你的目标。例如可以将项目的测试覆盖率从 16% 提高到 100%。重复代码循环将 Ralph 连接到 jscpd 以查找重复代码。Ralph 识别克隆重构为共享实用程序并报告更改的内容。Linting 循环向 Ralph 提供你的 Linting 错误。它一个一个修复在迭代之间运行 linter 以验证每个修复。熵循环Ralph 扫描代码异味——未使用的导出、死代码、不一致的模式——并清理它们。软件熵的逆转。任何可以描述为“查看仓库改进某些东西报告发现”的任务都适合 Ralph 模式。循环是相同的。只有提示改变。尝试一下尝试这些替代循环提示之一# 测试覆盖率循环 coverage-report.txt 查找覆盖率报告中的未覆盖行。 为最关键未覆盖的代码路径编写测试。 再次运行覆盖率并更新 coverage-report.txt。 目标至少 80% 覆盖率。 # Linting 循环 运行npm run lint 一次修复一个 Linting 错误。 再次运行 lint 以验证修复。 重复直到没有错误。 # 熵循环 扫描代码异味未使用的导出、死代码、不一致的模式。 每次迭代修复一个问题。 在 progress.txt 中记录你更改的内容。实践建议Cloud Native提示本节提供原则层面的指导具体操作技巧请参考 Ralph Loop 最佳实践部分。明确完成标准无论是在 Claude Code 还是自己实现的 agent loop 模式中明确可机器验证的完成条件是 Ralph Loop 成功的关键详见核心原理中关于完成条件的讨论。完成条件示例所有测试通过构建无错误Lint 结果清洁明确输出标记如promiseCOMPLETE/promise测试覆盖率 80%所有类型检查通过避免模糊标准例如“让它好看一点”会导致循环无法正确退出或产生无意义输出。示例构建一个 Todo REST API 完成标准 - CRUD 全部可用 - 输入校验完备 - 测试覆盖率 80% 完成后输出promiseCOMPLETE/promise安全机制和资源控制始终设置--max-iterations保护你的钱包/ralph-loop Task description --max-iterations 30 --completion-promise DONE建议的迭代次数小任务5-10 次迭代中等任务20-30 次迭代大型任务30-50 次迭代成本控制策略结合成本监控和 token 使用限制策略优先使用 HITL 模式学习和优化提示仅在提示稳定后使用 AFK 模式场景适用性✅****适合场景TDD 开发写测试 → 跑失败 → 改代码 → 重复直到全绿Greenfield 项目定义好需求过夜执行有自动验证的任务测试、Lint、类型检查能告诉它对不对代码重构机械化重构、大规模测试迁移测试迁移从 Jest 到 Vitest 等框架迁移❌****不适合场景需要主观判断或人类设计抉择没有明确成功标准的任务整体策略规划和长期决策常规 Agent Loop 更适合成本敏感场景ralph-loop 可能会运行数小时甚至几十个小时结论Cloud NativeRalph Loop 是一种以持续迭代修正为中心的 agent 运行范式通过 Stop Hook 和明确完成条件使代理不再轻易退出。它与一般意义上的 agent loop 并不冲突而是在特定类型任务可验证目标条件下的一种强化迭代模式。适当理解二者的适用边界能帮助开发者在构建自动化代理流水线时更合理选择架构和控制策略。如何系统的学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】