AutoGPT 会无限循环吗？Agent 如何判断任务完成？

“它怎么停不下来？”——当你的 AutoGPT 开始原地打转

上周，一位做跨境电商的朋友深夜给我发消息：“Dr.n8n，我的 AutoGPT 在写产品描述时卡住了，连续生成了 47 条几乎一样的文案，服务器差点被跑崩！”这不是个例。很多刚接触 Agent 的用户都会踩到同一个坑：任务没有明确的终止信号，AI 就像被蒙上眼睛的驴子，围着磨盘一圈圈转下去。

AutoGPT 不是“永动机”，它的无限循环本质是“目标模糊 + 缺乏验收标准”导致的认知死锁。

为什么 AI 会陷入“薛定谔的完成态”？

想象你让一个实习生“优化公司官网”，却不告诉他优化标准、截止时间或验收人——他可能会每天改一个标点，持续三个月。AutoGPT 同理。它的核心架构是“目标拆解 → 执行 → 自我评估 → 迭代”，但问题就出在第三步：“自我评估”的标准是谁定的？

我在帮某电商客户搭建自动客服 Agent 时发现：当用户提问“这个包能装下笔记本吗？”，如果只给 AI 产品尺寸数据而不定义“能装下”的阈值（比如“长宽高均小于 5cm 富余空间”），它就会反复查询数据库、对比参数、生成模棱两可的回复，直到 token 耗尽。

三招教会 Agent “见好就收”

1. 给任务装上“计时器+计数器”

最粗暴但有效的方法：硬性限制执行步数或时间。就像给实习生说“最多改三稿”或“下班前必须交”。在 n8n 中，你可以用 Limit 节点配合 IF 条件判断，在工作流中设置：

// 示例：当迭代次数 > 5 或耗时 > 10分钟，强制终止
if (iterationCount > 5 || executionTime > 600) {
  stopAgent();
}

2. 设计“验收清单”，让 AI 自己打勾

比硬限制更优雅的方式，是教 AI 如何判断“Done”。例如写产品文案的任务，可以预设验收条件：

• 包含 3 个核心卖点
• 字数在 150-200 字之间
• 无重复形容词

每次生成后，让 AI 自查清单。我在 LangChain 里常用 SelfCritiqueChain 实现这点——相当于给 AI 配了个“质检员”角色。

3. 引入“人类裁判哨”

对关键任务，不妨在流程中插入人工审核节点。比如让 AI 生成 3 个方案后，自动发邮件给你确认“选 A/B/C 或重来”。这招特别适合法律合同、医疗咨询等高风险场景。用 n8n 的 Email Trigger + Wait Node 就能轻松搭建。

终极心法：把“完成”翻译成机器能懂的语言

人类觉得“写完一篇爆款文案”是清晰指令，但对 AI 来说，“爆款”是玄学。你必须把它翻译成可量化的指标：点击率预测 > 8%、情感分 ≥ 0.7、包含 2 个 emoji——所有模糊的“感觉”，都要变成具体的“数字”或“布尔值”。

下次部署 Agent 前，先问自己三个问题：

1. 任务成功的具体证据是什么？（文件生成？API 返回 200？）
2. 哪些行为明确代表失败？（重复输出？超时？）
3. 谁有权喊停？（AI 自判？人类介入？系统兜底？）

把答案写进你的工作流设计文档，循环自然消失。

别让 AI 在迷宫里流浪

AutoGPT 的无限循环不是 bug，而是提醒我们：再聪明的工具，也需要清晰的边界。与其责怪 AI “停不下来”，不如反思我们的指令是否给了它“停下来的理由”。

你在实战中遇到过哪些奇葩的 Agent 循环案例？是在第几步加了什么判断条件解决的？评论区等你来拆解！