Agent 核心循环设计
第 1 章：Agent 核心循环设计
本章导读
本章从 Codex CLI 的源码出发，解析其 Agent 核心循环的实现方式，理解 Observation → LLM Call → Tool Use → 状态更新这一基本模式。
核心知识
Agent 循环的基本模式
Agent 循环是 AI 应用中最核心的控制结构。常见的模式包括：
- ReAct：Reasoning + Acting 交替进行
- Plan-and-Execute：先规划再执行
- Reflexion：执行后反思再迭代
Codex CLI 的循环实现
Codex CLI 采用的是一种简化的 ReAct 变体：
Observation → LLM Call → Tool Use → 状态更新项目实践
以 Codex CLI 为例…
陷阱与对策
循环卡住
当某个步骤（如工具调用）长时间未返回时，Codex CLI 通过超时机制进行降级…
设计权衡
为什么选择简化版 ReAct 而非完整版？
Codex CLI 作为命令行工具，需要快速响应用户输入…
进阶话题
多 Agent 协作
Codex CLI 目前未实现多 Agent 协作…
小结
本章介绍了 Agent 核心循环的设计模式…
参考来源
- [1] ReAct 论文
- [2] Codex CLI GitHub