Hermes Agent Loop：AI Agent稳定执行循环架构的设计与实战-北京尧图网络

做 AI Agent 的同学应该都有同感真正难的往往不是模型怎么选也不是提示词怎么调而是让你那个 Agent 在复杂的真实任务里稳定地把事情做完。我见过太多项目Demo 跑得飞快一上真实场景就卡死、反复横跳、工具调错、上下文爆掉。后来我把 Agent 的执行过程抽象成一套循环起名叫 Hermes Agent Loop。它不是什么神级框架就是一套把“感知—决策—行动—观察”串起来的执行范式配合开源模型和可插拔的工具链非常适合自己搭 Agent、做流程优化、或者排查为什么你的 Agent 会失控。这篇就把我在这套循环里的设计思路、踩坑记录和实操方案完整拆给大家。1. 拆解循环的骨架为什么 Agent 一定要有 Loop1.1 Hermes Agent Loop 到底在解决什么问题先说我为什么要把 Agent 的执行流程强制抽象成 Loop而不是像早期很多项目那样写一个“调一次模型 → 输出结果 → 结束”的脚本。因为现实任务基本都不是单轮能完成的比如让 Agent 去查资料、写代码、跑测试、再根据结果修改代码这中间每一步都依赖前一步的输出而且每一步都可能出错。如果没有循环结构你就要在外层写一堆 if-else 来处理分支代码很快变成一坨谁都看不懂的状态机。Hermes Agent Loop 的核心价值是把控制权从代码手里交还给模型手里。循环的外部结构是统一的每一轮都让模型基于当前状态输出一个决策决策如果是调用工具就执行工具然后把工具结果放回上下文再进入下一轮。决策如果是结束就退出循环。这样一来业务逻辑和 Agent 的自主决策被彻底拆开你只需要维护好循环的通用骨架剩下的路径选择全部交给模型。我在实际项目里体会到这套设计最大的好处是容错能力前置。传统的流程式代码遇到预料之外的情况基本就崩了而循环式的 Agent 架构可以在运行时自我纠偏——上一轮工具报错下一轮模型看到报错信息后可以换一个方案继续走不需要人类介入。这不是模型变聪明了而是你的架构给了模型兜底的机会。1.2 为什么是循环而不是单次调用单次调用最大的问题是上下文不可复用。比如你想让 Agent 调研一个开源项目第一轮模型给出了三个方向但你没有把这些方向存下来让模型继续深入那第二轮模型就只能重新推理既浪费 token 又丢失了状态。更严重的是单次调用无法感知外部世界的变化你调了个 API 拿到结果但这个结果没法反哺给模型做下一步判断Agent 就成了睁眼瞎。循环结构的本质是对“思考—行动—反馈”这个人类解决问题过程的重现。人做事的时候也是这样先看目标然后决定第一步做什么做完看效果如果效果不对就调整直到完成或者放弃。Hermes Agent Loop 就是把这套过程显式表达在代码里每一步的中间结果都回流到模型上下文形成一个不断更新的状态空间。我经常打一个比方单次调用像是学游泳只让你看教学视频循环架构才是真的把你扔进水里让你扑腾几圈再根据你的动作反馈调整姿势。没有反馈闭环的 Agent 永远只能是玩具不是因为模型不够聪明是因为它缺乏信息回流。而信息回流的关键载体正是循环结构中每一轮新增的那一小段上下文。1.3 整体架构四段式循环的职责划分Hermes Agent Loop 的每一轮都包含四个环节这四段式划分是我反复试错后固定下来的职责清晰边界明确排查问题的时候能很快定位到是哪一环出了岔子。第一环是感知。感知指的不是计算机视觉那种感知而是把当前的外部状态、历史记忆、工具返回结果、用户目标这些信息汇总成模型能读懂的输入。你可能会问这不是普通的上下文拼接吗对但关键在于感知环节必须做信息筛选和格式统一不能一股脑把日志全塞给模型。我在下面的章节会详细讲怎么设计状态结构。第二环是决策。模型看到整理好的状态之后输出一个动作意图。这个意图必须遵循严格的结构化格式比如 JSON里面包含动作类型、参数、以及这句动作的理由。决策环是整个循环的大脑也是提示词设计最关键的战场。第三环是行动。循环解析模型输出的 JSON校验参数然后调用对应的工具。工具可以是代码执行器、搜索接口、文件读写、爬虫脚本等等。行动环节最重要的是做参数校验和错误隔离不能让工具的异常直接把循环打崩。第四环是观察。工具执行结果通过观察环节被写回状态成为下一轮感知的信息来源。观察不只是简单地把结果塞回去还需要做摘要、截断、提取关键信息。不然几轮之后上下文就爆炸了。四段式循环跑起来之后你会看到 Agent 的行为变得很像一个做事谨慎的人先看再想做一步看一眼结果再想再做。稳定性和可控性都会明显提升。2. 循环内部的核心机制每个环节的设计要点2.1 决策模块提示词与推理层的设计决策模块是 Hermes Agent Loop 里最值得花心思的地方。我的做法是给模型一个固定的决策输出格式同时给它足够的自由做中间推理但推理和决策必须分开。什么意思就是让模型先输出一小段 thought再输出一个明确的 action而不能把两者混在一起。比如我常用的决策输出 JSON 结构是这样的{ thought: 用户想了解开源AI agent平台我需要先去搜索最新的平台列表再结合已知信息做整理。, action: { name: web_search, args: { query: 开源AI agent平台 } } }这里有个细节action 必须是一个明确的工具名加上参数对。我在解析层只认这个 JSON 结构任何模型多余输出的文字一律忽略。这会让循环变得非常机械但机械恰恰是稳定性的保证。模型在输出 JSON 的时候会自然地把推理收敛到可执行的粒度上。提示词设计上我坚持在系统提示词里写清楚四件事第一你是谁你的职责边界是什么第二你能用哪些工具每个工具的参数怎么写第三什么时候必须结束循环把最终结果直接给用户第四遇到错误时该怎么处理。这四点缺一不可尤其是第四点很多 Agent 出错了不知道怎么办是因为你的提示词根本没告诉它“出错后允许重试、换方案、或者结束”。另外还要强调一点决策模块的模型参数也会影响行为。温度建议在 0.2 到 0.4 之间太高容易让工具调用格式不稳定太低又缺少灵活应变的能力。我在生产环境里一般设置 0.3认为这是一个不错的平衡点。如果你用的是带 Reasoning 能力的开放模型比如 DeepSeek-R1可以调节 reason 输出的长度上限防止模型在 thought 里哕哕嗦嗦不干活。2.2 工具注册与调用协议工具是 Hermes Agent Loop 的四肢而工具注册表是连接模型和真实世界的桥梁。我的建议是工具注册表要做成统一的 schema 结构一个工具条目至少包含名字、描述、参数定义和可选的示例。这个 schema 会同时被提示词和解析器使用模型看到的是人类可读的描述解析器看到的是可校验的参数约束。一个工具条目长这样工具名: web_search 描述: 通过搜索引擎检索最新信息返回标题、链接和摘要。参数: - name: query type: string required: true description: 搜索关键词示例: web_search(开源AI agent平台 2025)看到没这里的关键是把描述写得让模型一看就懂告诉它什么时候用这个工具、怎么构造参数。我踩过一个坑某个工具的参数名是q描述里没写清楚结果模型老是用query这个参数名去调报错一堆。后来我把参数名改成query异常立刻少了七成。所以你在设计工具接口的时候参数命名越符合直觉越好别搞那些 terse 的缩写。调用协议上我要求所有工具返回结果必须统一包装成结构化的形式至少包含三个字段status表示成功失败data表示业务数据error表示错误信息。模型在观察环节只需要读这个统一格式不用去猜不同工具返回格式差异。这样循环的通用性才能保证。还有个实操细节工具执行应该设计超时和最大重试次数。代码执行器这种危险工具甚至要跑在沙箱里防止 Agent 抽出恶意代码把宿主机搞挂。我见过不少初学者在本地直接让 Agent 执行 shell 命令结果 Agent 跑到一半删掉了环境变量这种教训说多了都是泪。2.3 记忆层短期上下文与长期存储的配合循环跑起来之后你会发现每一轮的信息都在增长模型可用的上下文却在缩水。这时候记忆层就必须登场。我把记忆分成两层短期上下文和长期记忆。短期上下文就是当前循环内每一轮的感知输入、决策输出、观察结果这个你直接拼接进提示词就行。我的经验是短期上下文一定要做压缩不能每轮都把原始日志塞进去。比如工具返回了 1000 行数据我只取前 50 行加一个“结果过长已截断共 1000 行”的说明。这样模型既能看到关键信息又不至于被淹没在细节里。长期记忆则要落到存储系统里常见的有向量数据库、KV 存储甚至就是个 JSON 文件。长期记忆的作用是跨会话复用信息。比如 Agent 已经调研过某个平台下次再遇到类似任务它可以把之前的调研结论从长期记忆里取出来避免重复劳动。这里我建议使用向量检索而不是关键词匹配因为模型的思考过程是语义化的向量检索才能找到“看起来不太一样但意思相近”的旧经验。记忆写入要讲究时机。我通常在每个循环结束之后判断这一轮是否有值得存入长期记忆的信息避免把对抗样本一样的噪音也存进去。定期清理过期记忆也很关键不然你的向量库会越来越脏检索出来的结果全都是陈年旧事。2.4 循环终止条件的设计没有终止条件的循环就是死循环这是 Agent 开发最容易翻车的地方。我见过最夸张的一次Agent 在一个文档问答任务里连续执行了 60 多轮调用每次都在搜索同样的关键词就像个小学生不断查同一个词条就是不写答案。所以要给循环设计多级安全阀。第一级是模型主动终止。模型决策输出finish动作时循环结束这是最理想的情况。第二级是最大轮数限制比如单次任务最多跑 20 轮超过就强制终止并输出“任务未完成”。第三级是重复检测连续多轮的工具调用和决策高度相似说明 Agent 陷入原地转圈这时候就要中断。第四级是时间超时整体耗时超过设定阈值就强制退出。我建议在循环柄里把这些终止条件都做成可配置的不同任务给不同的上限。比如写代码任务轮数上限可以放宽到 30而简单问答任务 5 轮就够了。另外终止之前最好让 Agent 输出一个“当前进展说明”即使任务没完成至少用户知道它卡在哪一步这一步对调试价值巨大。3. 实操从零搭一套可运行的 Hermes Agent Loop3.1 先把最简循环骨架跑起来不整花活我直接给一个精心斟酌过的、最简结构的 Python 伪代码你可以把它作为起点from json import loads, dumps class HermesAgentLoop: def __init__(self, llm, tools, max_rounds20): self.llm llm self.tools {t.name: t for t in tools} self.max_rounds max_rounds def run(self, task): state { task: task, history: [], observation: None, round: 0 } while state[round] self.max_rounds: state[round] 1 prompt self._build_prompt(state) raw self.llm(prompt, temperature0.3) decision loads(self._extract_json(raw)) thought decision.get(thought, ) action decision[action] if action[name] finish: return decision.get(result, state[observation]) tool self.tools.get(action[name]) if not tool: state[observation] {status: error, error: tool not found} else: try: result tool.execute(**action[args]) state[observation] {status: ok, data: result} except Exception as e: state[observation] {status: error, error: str(e)} state[history].append({ round: state[round], thought: thought, action: action, observation: state[observation] }) return {status: max_rounds_exceeded, history: state[history]}这个骨架的边界条件很关键最大轮数、异常捕获、JSON 解析、状态累积一环都不能少。先把这套最简骨架跑通再谈花哨功能。我发现很多同学一上来就学 LangGraph、CrewAI结果连最基础的 agent 循环都说不清楚遇到框架层面的问题就抓瞎。自己徒手搭一遍至少能帮你建立对执行流程的直觉。3.2 接入真实工具与外部 API骨架搭好之后第二步就是接入真实工具。我建议从三个角度入手信息检索工具、代码执行工具、文件操作工具。这三个基本覆盖了大多数任务场景。拿信息检索工具来说我常用的是调用搜索 API把所有返回结果统一成标准格式。这里的实操重点是工具接口的封装。我给你的建议是不要直接在工具函数里写业务逻辑而是把每个工具都做成一个独立的类或模块只暴露一个通用的execute(**kwargs)接口。这样循环骨架完全不用关心工具内部是怎么实现的加新工具就跟插拔 USB 一样简单。接入代码执行工具的坑比较多因为执行任意代码的安全风险极大。我建议至少使用 Docker 容器隔离或者使用在线沙箱服务。不要图方便直接在本地进程跑。我曾经为了省事在本机跑 Python 代码执行工具Agent 为了完成一个统计任务居然把系统里的临时文件全删了从那之后再也不敢不隔离就上生产。工具接入完成后一定要做一件事用真实的 Agent 决策输出去测。模型会生成各种你意想不到的参数组合比如列表类型的参数传成字符串、必填字段缺着、甚至把布尔值写成英文单词。这些都要在工具执行层做好容错和参数解析而不是期望模型每次都完美输出。3.3 加入记忆与反思机制骨架和工具都稳定之后就可以把记忆和反思机制加进来了。这步做完你的 Agent 才算是真正有点“智能感”。我的做法是在每次循环结束之后额外增加一个可选的反思步骤让模型回顾刚才的动作和结果判断下一步是否需要调整策略。不过反思机制要控制频率不然每一轮都额外调一次模型成本和延迟都翻倍。我的经验是每 3-5 轮反思一次或者检测到连续两次工具调用的领域相同但结果不理想时触发一次反思。反思的输出会作为额外的一轮“观察结果”写进短期上下文给决策模块提供参考。长期记忆的嵌入方式也很讲究。我建议把长期记忆检索结果放到系统提示词的下方和短期上下文分开用明确的标记指示这是历史经验而非当前任务信息。模型看到历史经验后可以决定是否采纳但不会被历史带偏。这个边界划分是我调了很多轮 prompt 才稳定的大家可以借鉴。3.4 测试与压测循环稳定性搭建完框架只能算完成了 30%剩下的功夫全在测试和压测上。我给每个 Agent 流程都准备一个测试用例集里面包含正常任务、边缘任务、故意给错误提示的任务、需要多步推理的任务。跑一遍看看稳定性统计成功率、平均轮数、平均耗时、token 消耗。压测的时候我最看重的指标是“最长链路的稳定性”。有些 Agent 在小任务上表现不错一遇到需要调用 20 次工具的长链路就开始崩常见原因是上下文溢出、模型开始遗忘早期目标、或者工具结果的错误信息累积形成了误导。解决长链路问题的关键在于早期目标的重申——在每个决策 prompt 的开头都重新强调用户最重要目标防止 Agent 跑偏。我还推荐做一轮“故障注入”测试人为让某个工具返回错误、让某个 API 超时、让模型输出非 JSON 格式。看看你的循环能不能优雅地恢复还是直接罢工。这轮测试做下来你对循环的鲁棒性就有底了。我自己的项目就是靠这个办法把成功率从 50% 提到 90% 以上的。4. 常见故障与排查技巧实录4.1 无限循环和重复动作的根治方案无限循环应该是 Agent 开发里出现频率最高的故障了。症状很简单日志里连续十几轮都是同一个工具调用参数都没怎么变Agent 像着了魔一样反复搜索、反复重试。第一反应先看当前决策的 thought 内容。如果 thought 显示模型认为“这次结果还不满意我需要再试一次”说明原因十有八九是工具返回数据里没有出现模型期望的关键内容。比如模型想搜索某个平台的最新版本但搜索结果一直是旧版本的信息模型就会不断换关键词重试。这种时候与其让模型死磕不如在观察环节做一次数据质量检查判断搜索结果的时效性是否满足要求不满足就主动切换到更可靠的查询方式。重复动作还有一个隐藏原因是模型上下文太长了导致它忘记自己已经做过同样的事。这个用轮数上限和重复检测兜底能解决。我的实现是在历史记录里保存每轮的动作和参数哈希如果最近五轮里有三轮的动作名和参数哈希完全一样就直接中断循环并提示补全任务描述。4.2 工具调用格式不稳定的调优方法模型输出 JSON 不稳定是家常便饭。常见错误包括JSON 字段名引号缺失、数组末尾多逗号、单引号替代双引号、甚至在 JSON 前面输出一段解释文字。第一道防线是宽容的 JSON 解析器能自动修复常见的语法错误。第二道防线是提示词里给一个极简的 JSON 示例并强调“只输出 JSON不要多余文字”。如果频繁出现字段名不对的情况我建议你在解析层做一个字段名映射把常见的错误命名比如arg、arguments、params自动对应到args。这招看着不太优雅但实测非常有效。模型不是故意写错而是不同模型的输出习惯不同让解析器去适配模型比逼着模型每次都完美输出要省力得多。对于无法解析的决策输出我给循环定了一个策略允许最多重新生成一次。第二次还是解析失败的话就把错误信息写进观察结果让模型看到“你上一轮输出格式无法解析”这轮它大概率会收敛回正确格式。这个策略把格式错误的处理成本从人工干预降到了最小。4.3 上下文窗口被撑爆的处理策略上下文打满是每个 Agent 开发者都躲不开的坑。其中最致命的是工具返回巨大文本比如爬虫抓了几千行网页源码Agent 还没来得及处理上下文就超限了。我的对策是在工具层做截断比如网页内容只保留前 2000 个字符和标题代码执行结果只保留 stdout 的前 50 行。截断规则要写在工具描述里让模型知道它拿到的本来就是摘要信息。另一招是给历史记录做滑动窗口。我只保留最近 6 轮完整的 thought、action、observation 信息再往前的都压缩成一行摘要。这招对控制 token 成本效果立竿见影但也牺牲了长程记忆。如果你需要处理长程任务建议把早期发现整合到长期记忆里通过向量检索按需调用。模型输出长度也要限制。给 LLM 设 max_tokens 上限保证模型不会一次性刷出一大段内容。尤其是决策输出我通常限制在 1024 到 2048 个 token这足够大多数工具调用。预算充足的高级模型可能输出很长的中间推理这里要灵活处理别一棍子打死。4.4 幻觉导致的决策错误与缓解措施Agent 幻觉主要体现在构建不存在的工具参数、虚构工具返回结果、以及跳过必要的验证步骤。比如它明明没有调用过某个工具却在 thought 里写“根据工具返回的结果我认为都是正确的指令”。这其实是模型在自我洗脑。缓解措施之一是增加“证据校验”机制。每轮决策的 thought 里如果提到某个观察结果就要求它引用对应的 round 编号或工具名否则判定为不可信。这在代码上就需要解析 thought 里是否包含工具名关键词。简单粗暴却很有效模型的幻觉输出被大幅压缩。第二招是给工具调用加“参数强校验”和“权限控制”。哪怕模型幻觉出了一个不存在的参数工具层直接拒绝执行并返回错误Agent 就会知道这条路不通转而换策略。这比起让模型自己改错更稳妥。有权限边界的工具更是要严格约束不该让它访问的路径绝不开放。4.5 常见问题速查表现象可能原因建议排查动作连续多轮同样工具调用且参数不变目标未达成、观察信息不充分检查工具返回内容质量增设轮数上限决策 JSON 解析失败输出格式不稳定、解析器太严苛使用宽容解析器允许重新生成一次上下文超限工具返回过大、历史累积过多工具截断历史滑动窗口、增加压缩摘要工具返回正常但仍不结束缺少明确的终止条件提示词中强调 finish 条件并加轮数兜底模型虚构工具执行结果证据缺失、提示词引导不足要求 thought 引用工具名校验证据链循环内 token 成本过高决策次数太多、模型输出太长压上限、提示词增强约束、滑动窗口这个表是我平时排查问题的快捷入口有点像是给 Agent 做体检的标准对照表。开发新流程遇到异常先对号入座能大幅减小找 bug 的时间。5. 演进路线与个人经验沉淀5.1 从单 Agent 到多 Agent 协作的升级关键Hermes Agent Loop 跑稳一段之后你自然会想怎么把它扩展成多 Agent 协作。我的建议是不要一窝蜂地上多 Agent 架构先把单 Agent 的执行流程做到 90% 以上的任务成功率再考虑拆分角色。多 Agent 协作最常见的形态是主从模式一个 Planner Agent 负责拆解任务、一个 Executor Agent 负责执行具体工具调用。我自己试过把 Hermes Agent Loop 作为底层执行器包一层让 Planner Agent 像调用工具一样调用底层 Agent。这里要额外处理的是任务结果的回传格式以及子任务失败后整体计划的动态调整。多 Agent 的通信协议设计是个大坑你有机会可以单独再写一篇但核心思想仍然是循环只是循环套循环。5.2 把 Hermes Agent Loop 落地到开源平台的感受现在市面上开源 AI Agent 平台很多比如 LangGraph、Dify、Coze Studio 生态、AutoGPT 原型等。用这些平台能省不少工作但理解 Hermes Agent Loop 这种底层循环模式对你使用平台至关重要。我建议先靠自己搭一个最简循环再去看平台的源码和配置项你会发现很多平台配置的本质都是在调整循环的参数。比如 LangGraph 的StateGraph其实就是把循环的每一环拆成了带状态的图节点设置interrupt_before等参数本质上是在调整循环何时暂停何时继续。我用 Hermes Agent Loop 概念去理解这些平台的执行流程后再遇到配置上的问题都能猜个八九不离十。开源平台的价值在于帮你处理并发、持久化、监控这些工程问题但真正的 Agent 行为逻辑还是要靠你对执行流程的理解来掌控。5.3 我的几点实战心得与建议最后给准备动手做 Agent 的朋友儿几个干货建议。第一不要迷信大模型的能力好的执行循环结构远比换一个更强的模型重要。我用中等规模的开源模型配合精心设计的 Hermes Agent Loop能达到和更大的模型做单次调用相当的效果成本和延迟还低不少。第二日志记录要做好每轮的 thought、action、observation 都别省不然排查问题寸步难行。我习惯把日志直接落到文件或数据库里用独立的字段记录动作和参数哈希方便做重复检测和统计分析。第三评估优先于炫技。上线新功能之前先给 Agent 定义成功率、平均轮数、平均耗时这些指标每次改动都跑一遍评估集。不然你无法判断改动是变好还是变坏。我现在开发新流程的原则就是先把评估集搭好再动手写循环代码。这套思路来自两年来十几个 Agent 项目的沉淀希望能帮你少走点弯路。

Hermes Agent Loop：AI Agent稳定执行循环架构的设计与实战

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