Agent开发总卡在死循环？Agentic设计模式避坑指南（含：流程图）

引言：为什么你的 Agent 总在“死循环”里打转？

你是否遇到过这样的场景：精心构建的 Agent，一旦开始执行任务，就陷入了无限的思考循环？它反复调用同一个工具，或者在几个决策之间犹豫不决，最终耗尽 Token 上限，不仅浪费了 API 费用，还无法给出任何有效结果。这就是 Agent 开发中最令人头疼的“死循环”问题。

对于开发者而言，这不仅仅是代码逻辑的 Bug，更是底层设计模式的缺失。大多数开发者在构建 Agent 时，往往只关注“它能做什么”，而忽略了“它该如何一步步完成”。这种缺乏严格流程控制的架构，是导致死循环的根本原因。

本文将为你深度剖析 Agent 死循环的成因，并提供一套成熟的 Agentic 设计模式避坑指南。我们将重点介绍ReAct 模式、规划器（Planner）以及反射模式（Reflection），并附带清晰的流程图解。看完这篇，你将学会如何从架构层面彻底杜绝死循环，让你的 Agent 变得既聪明又可控。

核心内容：三大防死循环设计模式

1. ReAct 模式：用“思考-行动-观察”打破僵局

ReAct（Reasoning + Acting）是目前最主流的 Agent 设计模式，也是解决死循环的基础。它的核心逻辑非常简单：强制模型在每一步都必须先“思考”，再“行动”，最后“观察”结果。这种强制的步骤分离，打破了大模型连续输出的不可控性。

为什么它能防死循环？ 因为在 ReAct 循环中，每一次迭代都必须基于上一步的“观察”结果进行新的“思考”。如果观察结果显示任务已完成，或者无法继续，模型就会生成“Final Answer”从而终止循环。

ReAct 模式流程图：

用户输入 -> [思考 (Thought)] -> [行动 (Action)] -> 工具执行 -> [观察 (Observation)] -> 循环回到思考 (直到生成 Final Answer)

避坑指南： 在编写 Prompt 时，必须严格定义 Thought、Action、Observation 的格式。一旦模型输出格式错误，立即通过错误提示（Error Message）引导其修正，而不是让它胡乱输出。

2. 规划器模式（Planner）：先定路线，再出发

很多时候，Agent 陷入死循环是因为它“不知道下一步该做什么”。规划器模式通过引入一个独立的“规划节点”来解决这个问题。它将复杂任务拆解为一系列有序的步骤（Plan），然后让 Agent 像执行清单一样逐一完成。

对比：无规划 vs 有规划

避坑指南： 规划器生成的每一步计划，都应该有明确的完成标准。在 Worker 执行每一步后，都要检查是否符合预期。如果某一步卡住了（例如连续失败3次），应该触发“回退”或“重新规划”机制，而不是在当前步骤死磕。

3. 反射与验证模式（Reflection & Validation）

反射模式是 Agent 的“自我纠错”机制。它在 Agent 输出结果后，增加一个额外的验证步骤。如果结果不符合要求，Agent 会被迫重新思考和行动。这听起来似乎增加了步骤，但它实际上是防止低级错误导致的无限重试。

工作原理：

1. 生成： Agent 执行任务并生成初步结果。
2. 验证： 另一个 LLM 实例（或同一个实例的另一轮调用）作为“评审员”，检查结果的质量、准确性和完整性。
3. 反馈与修正： 如果未通过，评审员给出反馈，Agent 根据反馈进行修正。

避坑指南： 防止反射模式本身变成死循环的关键在于设置重试上限。例如，最多允许 3 次自我修正。超过次数后，直接输出当前最好的结果并报错，避免无限内耗。

扩展技巧：两个高级防坑策略

技巧一：引入“最大步数”硬限制

无论你的设计模式多么完美，代码层面的兜底机制必不可少。在你的 Agent 循环逻辑中，必须设置一个 Max_Loop_Steps 变量。无论当前任务是否完成，一旦循环次数超过这个阈值，程序必须强制 break 并抛出异常或返回当前状态。

这是最后一道防线，能防止无限 Token 消耗导致的巨额账单。

技巧二：利用“中间件”清洗输入

死循环有时是因为输入上下文（Context）过长或混乱，导致模型“遗忘”了之前的进度。建议在每一次循环开始前，通过一个轻量级的 Prompt 对上一轮的“Observation”进行摘要或清洗，只保留最关键的信息喂给模型。这能有效减轻模型的认知负荷，让它更关注当下的执行逻辑。

FAQ：Agent 开发常见问题解答

Q1: 为什么我的 Agent 总是重复调用同一个工具？

A: 这通常是因为该工具的输出没有被正确地反馈到模型的上下文中，或者模型在 Prompt 中没有看到“任务已经完成”的信号。请检查你的 Observation 环节，确保工具的返回值清晰地指出了现状（例如：“文件已创建，无需再次创建”）。

Q2: ReAct 模式和 Plan-and-Execute 模式哪个更好？

A: 没有绝对的好坏，取决于任务类型。ReAct 适合动态调整、依赖实时反馈的任务；Plan-and-Execute 适合目标明确、步骤固定的复杂任务。通常，Plan-and-Execute 的稳定性更高，Token 消耗更可控。

Q3: 如何检测 Agent 是否陷入了死循环？

A: 除了前面提到的 Max_Loops 计数器，你还可以监控输入的相似度。如果连续几轮的输入（Prompt）高度相似，且输出没有实质性进展，就可以判定为潜在的死循环并介入干预。

总结

Agent 开发中的死循环问题，本质上是缺乏结构化思维的体现。通过引入 ReAct 的基础逻辑、规划器的宏观管控以及反射模式的微观纠错，你可以构建出既稳健又高效的 Agent 系统。

不要仅仅满足于让 Agent “动起来”，更要让它“走对路”。现在就去检查你的代码，加上那道至关重要的“最大步数”限制，然后尝试应用这些设计模式吧！