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tags: [agentic-loop, claude-code, 状态机, 流式API, 工具执行]
create time: 2026-06-09 22:15
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# Agentic Loop: AI 自主循环的核心机制

## 概述

Claude Code 的核心不是一问一答，而是基于 `query()` 异步生成器的无限循环——每次迭代完成"思考-行动-观察"周期，支持流式 API 调用、工具并行执行、上下文压缩、错误恢复和多种终止条件。

## 正文

### 什么是 Agentic Loop

传统聊天机器人：你问一句，它答一句。
Claude Code 不一样：你说一个需求，它可能连续执行十几步操作才给你最终结果。

这背后的机制叫做 **Agentic Loop**（智能体循环），核心实现在 `src/query.ts` 的 `queryLoop()` 异步生成器函数。它是一个 `while(true)` 无限循环，每次迭代代表一次"思考-行动-观察"周期。

```mermaid
flowchart TD
    A["开始循环"] --> B["上下文预处理"]
    B --> C["流式 API 调用"]
    C --> D{"有工具调用?"}
    D -- 是 --> E["并行执行工具"]
    E --> F["工具结果合并"]
    F --> B
    D -- 否 --> G["终止条件检查"]
    G --> H["返回结果"]
    G -- 需要恢复 --> B
```

### 循环的完整结构

`queryLoop()` 的每次迭代（`src/query.ts` 中 `while(true)` 主循环）包含以下阶段：

#### 阶段 1: 上下文预处理（Pre-Processing Pipeline）

在调用 API 之前，依次执行 5 个压缩/优化步骤：

```mermaid
flowchart TD
    A["messagesForQuery 原始消息"] --> B["applyToolResultBudget 工具结果预算截断"]
    B --> C["snipCompactIfNeeded 历史 Snip 压缩"]
    C --> D["microcompact 微压缩 工具结果摘要"]
    D --> E["applyCollapsesIfNeeded 上下文折叠"]
    E --> F["autocompact 自动压缩"]
    F --> G["messagesForQuery 处理后消息"]
    G --> H["发往 API"]
```

每个步骤的输出是下一步的输入，形成串行管道。Snip 和 Microcompact 的释放 token 数会传递给 autocompact 的阈值计算（`snipTokensFreed`），避免重复压缩。

#### 阶段 2: 流式 API 调用（Streaming Loop）

`deps.callModel()` 发起流式请求（`src/query.ts` 中 `attemptWithFallback` 循环内），返回一个 AsyncGenerator。在流式过程中：

- **AssistantMessage** 被收集到 `assistantMessages[]` 数组
- **tool_use 块** 被提取到 `toolUseBlocks[]`，设置 `needsFollowUp = true`
- **StreamingToolExecutor** 在流式过程中就开始并行执行工具（不等流结束）
- 可恢复的错误（prompt-too-long、max-output-tokens）被**暂扣**（withheld），先尝试恢复

流式回调中的关键守卫：
- `backfillObservableInput()` —— 为 tool_use 块回填可观察字段（如文件路径展开），但只在添加了新字段时才克隆消息，避免破坏 prompt cache 的字节一致性
- 流式降级检测——如果 `streamingFallbackOccured`，已收集的消息被标记为 tombstone，清空后重试

#### 阶段 3: 工具执行（Tool Execution）

如果 `needsFollowUp` 为 true，循环不会终止，而是执行工具：

```typescript
// 两种工具执行器（互斥）
const toolUpdates = streamingToolExecutor
  ? streamingToolExecutor.getRemainingResults()  // 流式: 获取已完成的+等待中的
  : runTools(toolUseBlocks, assistantMessages, canUseTool, toolUseContext)
```

工具结果通过 `normalizeMessagesForAPI()` 标准化后，与原始消息合并，进入**下一轮循环迭代**。

#### 阶段 4: 终止或继续

每次迭代结束时，根据条件决定 `return`（终止）或 `continue`（继续）。

### 终止条件（源码级）

循环有多种终止路径，按触发时机排列：

| 终止原因 | 触发位置 | 机制 |
|----------|---------|------|
| **blocking_limit** | 第 686 行 | Token 计数超过硬限制（非 autocompact 模式）, 生成 PTL 错误消息, 返回 |
| **image_error** | 第 1021 行 | `ImageSizeError` / `ImageResizeError` 异常, 直接返回 |
| **model_error** | 第 1040 行 | `callModel()` 抛出不可恢复异常, 生成错误消息, 返回 |
| **aborted_streaming** | 第 1095 行 | `abortController.signal.aborted`（流式阶段）, 为未完成的 tool_use 生成合成 tool_result, 返回 |
| **prompt_too_long** | 第 1219/1226 行 | 413 错误且 reactive compact 无法恢复, 暂扣的错误消息被释放, 返回 |
| **completed** | 第 1308 行 | API 错误（限流, 认证失败等）导致无法继续, 返回 |
| **stop_hook_prevented** | 第 1323 行 | Stop hook 返回 `preventContinuation: true`, 返回 |
| **completed** | 第 1401 行 | 正常完成: AI 未发出 tool_use, `needsFollowUp = false`, 经过 stop hooks, 返回 |
| **aborted_tools** | 第 1559 行 | `abortController.signal.aborted`（工具执行阶段）, 返回 |
| **hook_stopped** | 第 1564 行 | 工具执行期间 hook 返回 `shouldPreventContinuation`, 返回 |
| **max_turns** | 第 1755 行 | 轮次计数超过 `maxTurns` 限制, 返回 |

### 继续条件（恢复路径）

循环不仅是一个简单的"有 tool_use 就继续"，它还包含多种恢复/重试路径:

#### 1. 正常工具循环（next_turn）

`needsFollowUp = true` -> 执行工具 -> 新消息追加到 `messagesForQuery` -> state 重新赋值 -> `continue`

#### 2. max_output_tokens 恢复

当 AI 输出被截断时（`apiError === 'max_output_tokens'`），分两阶段恢复:

- **提升阶段**（`max_output_tokens_escalate`）: 首次截断时，将 `maxOutputTokens` 从默认值提升到 `ESCALATED_MAX_TOKENS`（64K）。静默重试，不注入 meta 消息。
- **恢复阶段**（`max_output_tokens_recovery`）: 提升后仍然截断时，注入恢复消息 "Output token limit hit. Resume directly..."，最多重试 `MAX_OUTPUT_TOKENS_RECOVERY_LIMIT = 3` 次。恢复耗尽后，暂扣的错误消息被释放。

#### 3. Prompt-Too-Long 恢复

当遇到 413 错误时，按优先级尝试两种压缩策略:

- **Context Collapse Drain**（`collapse_drain_retry`）: 提交所有已暂存的折叠（collapse），释放空间后重试。如果上一轮已经是 `collapse_drain_retry` 则跳过，避免无限循环。
- **Reactive Compact**（`reactive_compact_retry`）: 如果 collapse drain 无法恢复，触发即时压缩（reactive compact），生成摘要后重试。`hasAttemptedReactiveCompact` 标志防止无限循环。

#### 4. Stop Hook 阻塞重试（stop_hook_blocking）

Stop hook 可以注入阻塞错误消息，强制 AI 重新思考。新的消息（包含阻塞错误）被追加到对话中，`stopHookActive = true`，进入下一轮迭代。

#### 5. Token Budget 继续提示（token_budget_continuation）

当 `TOKEN_BUDGET` feature 启用时，如果 token 消耗达到阈值但未超出预算，注入 nudge 消息让 AI 加速收尾，然后继续。

### 模型降级（Fallback）

当主模型不可用时（`FallbackTriggeredError`，`src/query.ts` 中 `attemptWithFallback` 循环的 catch 分支）:

1. 已收集的 `assistantMessages` 被清空，tool_use 块收到合成 tool_result: "Model fallback triggered"
2. 思维签名块被移除（`stripSignatureBlocks`）—— 因为思维签名与模型绑定，跨模型回放会 400
3. 切换到 `fallbackModel`，更新 `toolUseContext.options.mainLoopModel`
4. 生成系统消息: "Switched to {fallback} due to high demand for {original}"
5. 重新发起流式请求

### 状态机: State 对象

每次迭代的状态通过 `State` 类型（`src/query.ts`，类型定义）传递:

```typescript
// src/query.ts -- State 类型定义
type State = {
  messages: Message[]                        // 当前对话消息
  toolUseContext: ToolUseContext              // 工具上下文（含权限）
  autoCompactTracking: AutoCompactTrackingState | undefined  // 压缩跟踪
  maxOutputTokensRecoveryCount: number       // 输出截断恢复计数
  hasAttemptedReactiveCompact: boolean       // 是否已尝试即时压缩
  maxOutputTokensOverride: number | undefined // 输出 token 上限覆盖
  pendingToolUseSummary: Promise<...> | undefined  // 异步工具摘要
  stopHookActive: boolean | undefined        // Stop hook 是否激活
  turnCount: number                          // 轮次计数
  transition: Continue | undefined           // 上一次继续的原因
}
```

每次 `continue` 都创建新的 State 对象（不可变更新），而非就地修改。`transition` 字段记录了为什么继续——让后续迭代能检测特定恢复路径（如 `collapse_drain_retry`）避免循环。

### Token Budget（实验性）

当 `TOKEN_BUDGET` feature 启用时（`src/query.ts` 中 `!needsFollowUp` 分支内的预算检查逻辑），循环在终止前会检查 token 消耗:

- **continuation**: 未达到预算但超过阈值 -> 注入 nudge 消息，让 AI 加速收尾
- **diminishing_returns**: 检测到收益递减 -> 提前终止
- 预算数据来自 `createBudgetTracker()`，跨迭代累计

### 为什么不是"一次规划，批量执行"

> [!info] 设计选择的源码依据
> 源码揭示了为什么 Claude Code 选择逐步循环:

- **每一步都产生真实信息**: `runTools()` 返回的 `toolResults` 是 API 不可能预知的——命令输出、文件内容、错误信息
- **动态上下文管理**: 每轮迭代前都重新评估压缩需求（autocompact -> microcompact -> snip），基于最新的 token 计数
- **错误即时恢复**: 工具失败不需要推倒重来——stop hook 可以注入阻塞错误让 AI 修正策略
- **用户可控**: `abortController.signal` 在循环的多个检查点被检测（第 1059、1095、1529 行），用户按 ESC 可以优雅中断
- **成本控制**: Token Budget 在每轮终止前检查，防止 AI 无效循环

### 一个完整的迭代示例

> 用户: "帮我找到项目里所有未使用的导入语句，然后删掉它们"

```
迭代 1: 思考 -> 行动
  预处理管道: applyToolResultBudget -> snipCompact -> microcompact -> applyCollapses -> autocompact
    -> 上下文很短，无需压缩
  API 调用: 返回 tool_use(Glob, "**/*.ts")
  工具执行: 返回 42 个文件路径
  -> needsFollowUp = true
  -> transition: { reason: 'next_turn' }, continue

迭代 2: 思考 -> 行动
  预处理管道: 42 个文件结果仍在预算内
  API 调用: 返回 tool_use(Grep, "import.*from")
  工具执行: 在 15 个文件中找到 120 条 import
  -> needsFollowUp = true
  -> transition: { reason: 'next_turn' }, continue

迭代 3: 思考 -> 行动（多轮）
  预处理管道: 120 条 Grep 结果触发 microcompact -> 摘要化
  API 调用: 返回 3 个 tool_use(FileEdit, ...)
  工具执行: 删除 5 条未使用导入
  -> needsFollowUp = true
  -> transition: { reason: 'next_turn' }, continue

迭代 4: 总结
  API 调用: 返回纯文本"已清理 3 个文件中的 5 条未使用导入"
  -> needsFollowUp = false
  -> Stop hooks 通过
  -> Token Budget 检查通过（如果启用）
  -> return { reason: 'completed' }
```

## 关联笔记

- [[multi-turn]] - 多轮对话管理与 QueryEngine 会话编排
- [[streaming]] - 流式响应机制与 SSE 事件处理
- [[../context/compaction]] - 上下文压缩三层策略
- [[../context/token-budget]] - Token 预算动态计算