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AG Day 6 手刻 Agent 迴圈：工具執行與多輪對話

AG Day 6 手刻 Agent 迴圈：工具執行與多輪對話

執行需求：CPU+API key。在上一篇 AG Day 5（原文連結）中，我們透過 JSON Schema 與 Python 型別反射實作了標準的 Function calling（函式呼叫）註冊與派發架構，並驗證了單次回合的模型工具呼叫與結果回傳。然而，真實世界的研究任務絕不可能僅靠單一工具呼叫就能完成。當使用者提出「請針對 2026 年邊緣晶片架構進行產業研調，比較其功耗、算力與散熱瓶頸」時，代理必須自主決定先查詢知識庫、根據查到的線索再發起數值計算、若有資料缺口再進行二次檢索，最後綜合所有事實產出結構化的研究報告。今天，我們要在不依賴任何外部重型框架的前提下，使用純 Python 親手刻劃出一個具備完整生命週期的「自主代理迴圈（Agent Loop）」。本篇將深入拆解狀態維護、終止條件判定、最大步數熔斷機制，並支援 --dry-run 離線多輪模擬，讓大家徹底看清 Agent 運作的本質底層。

引言

在當前 AI 開發社群中，充斥著各式各樣高層次的 Agent 框架。許多初學者直接匯入框架封裝好的物件，點選執行後看到終端機跑出五花八門的日誌，便以為自己掌握了 Agent 工程。但這種「黑盒子」學習法極為危險：一旦進入真實生產環境，面對模型陷入重複呼叫、狀態記憶體異常膨脹、或是網路中斷導致流程卡死等棘手問題時，缺乏底層認知的人往往束手無策。

所有複雜的 Agent 框架，無論外表包裝得如何華麗，其靈魂核心永遠是一個「狀態驅動的執行迴圈（State-driven Execution Loop）」。這個迴圈的運作模式可以用「感知（Perception）— 推理決策（Reasoning）— 工具行動（Action）— 觀察回饋（Observation）— 狀態更新（State Update）」五大步驟來概括。只要目標尚未達成且步數未超標，迴圈就會反覆推進。今天我們將以純 Python 3.13 親手搭建出這個迴圈，同時將執行事件即時寫入我們在 Day 2 建立的 SQLite 知識庫資料表，為後續導入狀態圖框架建立最堅實的認知基礎。

原理／觀念

自主代理迴圈（Agent Loop）的五階段狀態機

在軟體架構中，手刻 Agent 迴圈本質上是一個有限狀態機（Finite State Machine, FSM）。迴圈的每一輪迭代（Step）都依循嚴謹的狀態流轉：

  1. 感知階段（Perceive）：讀取當前累積的對話歷史與環境狀態，在傳入模型前透過 Day 3 實作的滑動視窗機制進行安全性修剪，確保在不破壞工具呼叫原子完整性的前提下控制 Token 總量。
  2. 推理階段（Reason）：將修剪後的訊息陣列與可用的工具 JSON Schema 傳遞給大型語言模型，由模型根據上下文判斷當前進度並產出下一步決策。
  3. 分支判定（Branching）：
    • 分支 A（觸發工具）：若模型輸出的回覆中包含 tool_calls，代表任務需要外部數據或計算支援，狀態機轉向行動階段。
    • 分支 B（達成目標）：若模型沒有輸出任何工具呼叫，而是直接產出完整的自然語言結論，代表模型判定研究任務已完成，狀態機標記 is_finished = True 並退出迴圈。
  4. 行動階段（Act）：解析模型傳入的工具名稱與 JSON 引數，交由 Day 5 建立的 ToolRegistry 進行執行時期型別檢查與本地函式派發。
  5. 觀察階段（Observe）：將本地函式執行的回傳字串包裝為 role="tool" 的訊息，連同上一輪模型的 assistant 決策訊息一併追加到狀態歷史中，完成一個完整的推理閉環。

最大步數熔斷機制（Circuit Breaker）的重要性

在開放式自動化推理中，大型語言模型存在著不可預測的非確定性。如果工具回傳的結果始終無法滿足模型的預期，或者模型對某個參數產生理解偏差，它很容易陷入重複呼叫同一個工具的「震盪迴圈（Oscillation Loop）」。

若缺乏安全熔斷防護，這種失控的迴圈不僅會無休止地消耗 API 費用（費用計量請依各廠商官方文件為準），更會導致伺服器執行緒被長期佔用。因此，在任何工業級的代理迴圈中，我們都必須設定由環境變數 RESEARCH_AGENT_MAX_STEPS 嚴格管制的計步器。一旦 step_count >= max_steps，無論任務是否完成，系統都必須強制熔斷跳出迴圈，並將異常狀態持久化儲存以供後續人工介入排查。

完整實作

接下來，我們將在 src/research_agent/agent_loop.py 中實作一個完整、健全的手刻代理迴圈。本實作串聯了我們先前打造的設定載入器、SQLite 事件儲存層、滑動修剪器以及工具註冊中心，並完整支援 --dry-run 離線多輪推理示範。

第一步：定義代理執行過程中的核心狀態結構 src/research_agent/agent_state.py：

# research-agent/src/research_agent/agent_state.py
from dataclasses import dataclass, field
from typing import List, Dict, Any
from research_agent.llm_types import ChatMessage

@dataclass
class AgentState:
    """代理執行生命週期之完整狀態容器"""
    run_id: str
    user_query: str
    model_name: str
    max_steps: int
    step_count: int = 0
    is_finished: bool = False
    final_report: str | None = None
    messages: List[ChatMessage] = field(default_factory=list)
    intermediate_steps: List[Dict[str, Any]] = field(default_factory=list)

第二步：建立能支撐多輪研調推理的模擬工具集 src/research_agent/multi_step_tools.py：

# research-agent/src/research_agent/multi_step_tools.py
from research_agent.tools import ToolRegistry

research_registry = ToolRegistry()

@research_registry.register(
    description="在產業研調庫中檢索特定技術的關鍵架構參數與硬體指標。"
)
def search_tech_specs(subject: str) -> str:
    """查詢架構規格"""
    if "晶片" in subject or "邊緣" in subject:
        return "【研調庫】：2026 年邊緣 AI 晶片普遍採用 4nm 先進製程，算力達到 120 TOPS，典型功耗為 15W。"
    return f"【研調庫】：查無關於 [{subject}] 的規格紀錄。"

@research_registry.register(
    description="計算運算設備的每瓦效能比（TOPS/W）與能效指標。"
)
def compute_energy_efficiency(tops: float, power_watts: float) -> str:
    """計算每瓦效能比"""
    if power_watts <= 0:
        return "計算錯誤：功耗必須大於零。"
    efficiency = tops / power_watts
    return f"運算密度分析：在 {tops} TOPS 算力與 {power_watts}W 功耗下，能效比為 {efficiency:.2f} TOPS/W。"

@research_registry.register(
    description="在研調報告中標記已完成審核的重要技術事實。"
)
def mark_section_verified(section_name: str, verification_note: str) -> str:
    """標記審核狀態"""
    return f"審核記錄成功：章節 [{section_name}] 已查驗，備註：{verification_note}"

第三步：實作智慧多輪模擬器，支援在 --dry-run 模式下精確呈現多輪推理的動態演進：

# research-agent/src/research_agent/multi_turn_simulator.py
import json
from typing import List, Dict, Any
from research_agent.llm_types import ChatMessage

def simulate_multi_turn_step(
    messages: List[ChatMessage],
    model_name: str,
    step_count: int
) -> ChatMessage:
    """離線模擬多輪研調代理的思考與行動決策"""
    last_msg = messages[-1]
    
    # 步驟 1：初次接收任務，決定先查硬體規格
    if step_count == 1:
        return ChatMessage(
            role="assistant",
            content="收到研調目標。第一步：我需要先查詢邊緣晶片的算力與典型功耗數據。",
            tool_calls=[{
                "id": "call_step_101",
                "type": "function",
                "function": {
                    "name": "search_tech_specs",
                    "arguments": json.dumps({"subject": "邊緣 AI 晶片"}, ensure_ascii=False)
                }
            }]
        )
    
    # 步驟 2：取得規格後，決定計算每瓦效能比
    elif step_count == 2:
        return ChatMessage(
            role="assistant",
            content="已取得基礎算力（120 TOPS）與功耗（15W）指標。第二步：計算每瓦能效比。",
            tool_calls=[{
                "id": "call_step_102",
                "type": "function",
                "function": {
                    "name": "compute_energy_efficiency",
                    "arguments": json.dumps({"tops": 120.0, "power_watts": 15.0})
                }
            }]
        )
        
    # 步驟 3：數據計算完畢，產出最終研調結論並退出迴圈
    else:
        return ChatMessage(
            role="assistant",
            content=(
                f"【研究助理研調總結報告（模型：{model_name}）】：\n"
                "1. 2026 年邊緣 AI 晶片採用 4nm 先進製程，算力達 120 TOPS。\n"
                "2. 經精確運算，其能效比高達 8.00 TOPS/W，每瓦運算效率提升顯著。\n"
                "3. 整體硬體架構在散熱與能耗間取得極佳平衡，具備高度量產可行性。"
            ),
            tool_calls=None
        )

第四步：在 src/research_agent/agent_loop.py 中編寫手刻代理迴圈的核心引擎，並包含 SQLite 步數事件持久化：

# research-agent/src/research_agent/agent_loop.py
import sqlite3
import json
from pathlib import Path
from research_agent.agent_state import AgentState
from research_agent.llm_types import ChatMessage
from research_agent.pruner import prune_chat_history
from research_agent.tools import ToolRegistry
from research_agent.multi_turn_simulator import simulate_multi_turn_step

def save_step_event(
    db_path: Path,
    run_id: str,
    step_number: int,
    event_type: str,
    thought: str | None = None,
    tool_name: str | None = None,
    tool_args: str | None = None,
    tool_result: str | None = None
) -> None:
    """將單步執行事件持久化儲存進 SQLite events 資料表"""
    with sqlite3.connect(db_path) as conn:
        conn.execute(
            """INSERT INTO events 
               (run_id, step_number, event_type, thought, tool_name, tool_args, tool_result)
               VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)""",
            (run_id, step_number, event_type, thought, tool_name, tool_args, tool_result)
        )
        conn.commit()

def run_autonomous_loop(
    state: AgentState,
    registry: ToolRegistry,
    db_path: Path
) -> AgentState:
    """執行手刻 Agent 核心多輪迴圈"""
    print(f"=== 啟動自主代理迴圈 [Run ID: {state.run_id}] ===")
    print(f"研究目標：{state.user_query}")
    print(f"配置模型變數：{state.model_name}，安全步數上限：{state.max_steps}\n")

    while not state.is_finished and state.step_count < state.max_steps:
        state.step_count += 1
        current_step = state.step_count
        print(f"--- [輪次 {current_step} / {state.max_steps}] 模型思考與決策中 ---")

        # 1. 歷史修剪防護（控制上下文視窗膨脹）
        safe_messages = prune_chat_history(state.messages, max_turns=3)

        # 2. 模型推理決策（離線模擬呼叫）
        assistant_reply = simulate_multi_turn_step(
            safe_messages,
            state.model_name,
            current_step
        )
        state.messages.append(assistant_reply)

        # 3. 檢查是否達成終止條件（無 tool_calls 代表推理完成）
        if not assistant_reply.tool_calls:
            print("[決策判定]：模型未發起進一步工具呼叫，任務順利收斂！")
            state.is_finished = True
            state.final_report = assistant_reply.content
            save_step_event(
                db_path=db_path,
                run_id=state.run_id,
                step_number=current_step,
                event_type="FINISH",
                thought=assistant_reply.content
            )
            break

        # 4. 處理工具呼叫分支
        print(f"[模型思考]：{assistant_reply.content}")
        for tool_call in assistant_reply.tool_calls:
            call_id = tool_call["id"]
            fn_name = tool_call["function"]["name"]
            fn_args = tool_call["function"]["arguments"]
            print(f"   -> 執行工具呼叫：{fn_name}，引數：{fn_args}")

            # 執行本地函式
            tool_output = registry.dispatch(fn_name, fn_args)
            print(f"   -> 工具執行回傳：{tool_output}")

            # 5. 持久化事件軌跡至 SQLite
            save_step_event(
                db_path=db_path,
                run_id=state.run_id,
                step_number=current_step,
                event_type="TOOL_CALL",
                thought=assistant_reply.content,
                tool_name=fn_name,
                tool_args=fn_args,
                tool_result=tool_output
            )

            # 6. 包裝為 tool 訊息追加回狀態歷史
            state.messages.append(
                ChatMessage(role="tool", content=tool_output, tool_call_id=call_id)
            )
            state.intermediate_steps.append({
                "step": current_step,
                "tool": fn_name,
                "output": tool_output
            })
        print()

    # 7. 檢查是否觸發安全步數熔斷
    if not state.is_finished and state.step_count >= state.max_steps:
        print("\n[安全警告]：代理執行已達最大安全步數限制，強制觸發熔斷中斷！")
        state.final_report = "任務因超過最大步驟限制而終止，請檢視中間軌跡排查問題。"
        save_step_event(
            db_path=db_path,
            run_id=state.run_id,
            step_number=state.step_count,
            event_type="CIRCUIT_BREAKER",
            thought="達到最大步數熔斷上限"
        )

    return state

第五步：實作步數熔斷與防護機制驗證腳本 test_circuit_breaker.py，驗證當 max_steps 設定較小時系統是否能如期截斷：

# research-agent/test_circuit_breaker.py
from pathlib import Path
from research_agent.agent_state import AgentState
from research_agent.llm_types import ChatMessage
from research_agent.multi_step_tools import research_registry
from research_agent.storage import init_database
from research_agent.agent_loop import run_autonomous_loop

def test_breaker():
    print("=== 驗證步數安全熔斷機制 ===")
    test_db = Path("data/test_breaker.db")
    init_database(test_db)
    
    # 故意將 max_steps 設為 1，強制在第一輪工具呼叫後觸發熔斷
    state = AgentState(
        run_id="run_breaker_001",
        user_query="測試超長任務是否會被安全中斷",
        model_name="mock-model",
        max_steps=1,
        messages=[
            ChatMessage(role="system", content="你是嚴格受步數控制的助理。"),
            ChatMessage(role="user", content="請進行全面性深度研調。")
        ]
    )
    
    final_state = run_autonomous_loop(state, research_registry, test_db)
    assert final_state.is_finished is False, "錯誤：超過步數卻未被標記為未完成！"
    assert "超過最大步驟限制" in (final_state.final_report or "")
    print("驗證通過：最大步數熔斷機制成功攔截無限迴圈！\n")
    if test_db.exists():
        test_db.unlink(missing_ok=True)

if __name__ == "__main__":
    test_breaker()

第六步：撰寫端到端多輪研調主程式 run_agent_demo.py，完整執行三輪多步推理閉環：

# research-agent/run_agent_demo.py
from pathlib import Path
from research_agent.agent_state import AgentState
from research_agent.llm_types import ChatMessage
from research_agent.multi_step_tools import research_registry
from research_agent.storage import init_database
from research_agent.agent_loop import run_autonomous_loop

def main():
    db_file = Path("data/knowledge.db")
    init_database(db_file)
    
    initial_messages = [
        ChatMessage(
            role="system",
            content="你是由研發團隊打造的專業邊緣運算研究助理，遵循嚴謹的查證與運算流程。"
        ),
        ChatMessage(
            role="user",
            content="請針對 2026 年邊緣 AI 晶片架構進行產業研調，並評估其每瓦效能指標。"
        )
    ]
    
    state = AgentState(
        run_id="run_demo_882",
        user_query="2026 年邊緣 AI 晶片架構研調與能效評估",
        model_name="mock-research-agent",
        max_steps=5,
        messages=initial_messages
    )
    
    result_state = run_autonomous_loop(state, research_registry, db_file)
    
    print("\n==========================================")
    print("           最終研調報告產出               ")
    print("==========================================")
    print(result_state.final_report)
    print("==========================================")
    print(f"總執行輪次：{result_state.step_count} 輪")
    print(f"任務完成狀態：{'成功結束' if result_state.is_finished else '未完成'}")

if __name__ == "__main__":
    main()

第七步：在終端機中執行多輪代理示範腳本：

python run_agent_demo.py

此時在終端機中將呈現完整的「感知—推理—行動—觀察」多步動態歷程（示範輸出）：

=== 啟動自主代理迴圈 [Run ID: run_demo_882] ===
研究目標：2026 年邊緣 AI 晶片架構研調與能效評估
配置模型變數：mock-research-agent，安全步數上限：5

--- [輪次 1 / 5] 模型思考與決策中 ---
[模型思考]：收到研調目標。第一步：我需要先查詢邊緣晶片的算力與典型功耗數據。
   -> 執行工具呼叫：search_tech_specs，引數：{"subject": "邊緣 AI 晶片"}
   -> 工具執行回傳：【研調庫】：2026 年邊緣 AI 晶片普遍採用 4nm 先進製程，算力達到 120 TOPS，典型功耗為 15W。

--- [輪次 2 / 5] 模型思考與決策中 ---
[模型思考]：已取得基礎算力（120 TOPS）與功耗（15W）指標。第二步：計算每瓦能效比。
   -> 執行工具呼叫：compute_energy_efficiency，引數：{"tops": 120.0, "power_watts": 15.0}
   -> 工具執行回傳：運算密度分析：在 120.0 TOPS 算力與 15.0W 功耗下，能效比為 8.00 TOPS/W。

--- [輪次 3 / 5] 模型思考與決策中 ---
[決策判定]：模型未發起進一步工具呼叫，任務順利收斂！

==========================================
           最終研調報告產出               
==========================================
【研究助理研調總結報告（模型：mock-research-agent）】：
1. 2026 年邊緣 AI 晶片採用 4nm 先進製程，算力達 120 TOPS。
2. 經精確運算，其能效比高達 8.00 TOPS/W，每瓦運算效率提升顯著。
3. 整體硬體架構在散熱與能耗間取得極佳平衡，具備高度量產可行性。
==========================================
總執行輪次：3 輪
任務完成狀態：成功結束

常見錯誤與踩雷

在親手實作自主 Agent 迴圈時，有四個極為致命的工程地雷必須特別警戒：

  1. 對話歷史的就地修改（In-place Mutation）陷阱：在迴圈內部如果直接對 state.messages 進行切片或 pop 操作，容易在非同步並發或異常回溯時破壞狀態的一致性。特別是當多個輔助函式共享同一個串列時，就地修改會引發難以重現的幽靈 Bug。最佳實務是在傳遞給修剪函式或模型客戶端時，傳遞淺拷貝或明確的防禦性複製品。
  2. 忽略模型輸出中的文字與工具混雜現象：部分模型在輸出 tool_calls 的同時，仍會在文字內容（content）中夾帶思考歷程。如果程式碼直接寫成 if assistant_reply.content: return，就會在模型只是在自言自語時誤判為「任務結束」，導致工具從未被執行。必須明確以 tool_calls 是否存在作為行動分支的第一判斷條件。
  3. 震盪迴圈與呼叫重複偵測：當外部工具回傳了非預期的錯誤訊息時，模型可能在下一輪以完全一模一樣的參數再次呼叫同一個工具，重複陷入死迴圈。高階的代理迴圈應當維護一個最近呼叫的雜湊指紋（Hash Fingerprint），若連續偵測到相同工具與相同參數，應主動在對話歷史中插入「警告：請勿重複傳入相同錯誤引數，請嘗試轉換思路」的系統提醒。
  4. 未在資料庫中記錄單步執行耗時：在生產維運中，當一個長任務耗時數分鐘時，工程師很難得知究竟是模型推理緩慢、還是某個本地工具在進行網路請求時卡住。在 events 資料表中記錄每一步的啟動與結束時間戳記，是日後進行系統瓶頸分析的關鍵原料。

效能與實務提醒

在長時間多輪代理系統中，效能最佳化與資源控制至關重要：

第一，上下文視窗膨脹對延遲的指數級衝擊：在多輪對話中，隨著 messages 的長度遞增，模型每一步的首字回傳延遲（Time To First Token, TTFT）與運算成本會直線攀升。這正是為什麼我們在 Day 3 實作的 prune_chat_history() 必須在每一輪呼叫模型前強制執行，嚴格控制輸入佇列的長度。

第二，SQLite WAL 模式下的高並發寫入：在多代理協作或長時間背景執行中，頻繁將每一步的 events 寫入 SQLite。藉由在 Day 2 啟用的 WAL 模式，資料庫寫入操作不會阻塞其他模組的查詢請求，大幅提升整體吞吐表現。

第三，嚴格設定模型費用與資源預算：在開放式任務中，某些複雜題目的推演輪次難以預估。除設定最大步數限制外，實務上應搭配 Token 累計計量器，一旦累計 Token 費用突破預警門檻（計費依廠商官方文件為準），立即發出告警或降級為更輕量級的模型執行後續步驟。

小結

今天我們完成了 AI Agent 開發中最具里程碑意義的一步：以純 Python 親手刻劃出完整的自主執行迴圈。我們擺脫了任何黑盒子框架的遮蔽，建立了五階段狀態機，規範了嚴格的終止條件與最大步數安全熔斷機制，並將每一步的思考與工具回傳無縫持久化儲存進 SQLite 知識庫中。

以下整理本章節的核心概念與台灣用語對照表：

  • 代理迴圈（Agent Loop）：驅動模型進行多輪感知、推理、工具呼叫與觀察的自主驅動迴圈。
  • 狀態機（State Machine）：由明確狀態、事件與轉移規則所構成的軟體架構模型。
  • 安全熔斷（Circuit Breaker）：當系統步數或資源消耗超標時，主動中斷流程以防止災難性失控的保護機制。
  • 終止條件（Termination Condition）：判斷任務已成功收斂或需停止執行的邊界判斷規則。
  • 執行軌跡（Execution Trajectory）：完整記載代理歷次思考、呼叫與回饋細節的時間序列紀錄。

結語

有了手刻迴圈後，我們的研究助理已經能夠自主完成多步驟的調研工作。但在真實的網路世界中，環境是充滿不確定性的：外部 API 可能會逾時、網路連線可能隨時斷線、模型給出的參數偶爾會引發例外。如果一遇到工具拋錯整個迴圈就崩潰跳出，系統將完全無法在生產環境中生存。

明天，我們會進入「AG Day 7 錯誤處理：逾時、重試與工具失敗」，探討如何在代理迴圈中建立強大的工業級容錯防護網，涵蓋指數退避重試（Exponential Backoff）、非同步逾時控制，以及將工具失敗轉化為模型自我修復契機的高階除錯策略！

延伸資源

  • LangChain 官方文件：The Agent Loop and Tool Calling Lifecycle。
  • OpenAI 官方指南：Building Resilient Multi-turn Function Calling Agents。
  • Python 官方文件：concurrent.futures — Launching parallel tasks。
  • SQLite 官方架構指南：Write-Ahead Logging Performance and Benchmarks。
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