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前言

在介绍 Doom Loop之前，让我们先了解 Harness 工程中的主要发动机 —— Agent Loop 的设计哲学与实现细节。

ReAct 原理回顾

202X 年普林斯顿大学博士生 Shunyu Yao 与 Google 研究人员联合发表预印本论文《ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》。提出 ReAct 范式：智能体必须像人类一样，每一次行动前先思考，每一次行动后观察结果。Harness 将这一理论抽象为底层循环，即 Agent Loop。其整体流程如下：

• - 极度纯粹，没有预设分支：全凭模型决定走向，无业务逻辑干扰；- 不设硬性最大步骤限制：传统框架设置 max_turns，但实际工业任务可能需要数百步甚至更多；顶级 Agent 更依赖 Context Compaction 与 Tool‑loop Detection 来维持稳定； 不过，- 上下文是唯一记忆载体：数据如滚雪球般累积。每一步都记录思考、动作与观察结果。按理说，

为何出现 Doom Loop？📌🤯🕒

 
在前端开发中，我们常遇到报错 `alert`。变量 `User.user === undefined`》导致我们沿着 Props→Context→Store→API Response 排查，不断陷入相同结论而耗尽时间。话说回来，一样，在执行复杂任务时如果 Agent 持续思考和行动，却始终无法产生新信息、新认知或新结果。就形成了简单讲 **Doom Loop** ：
*外部看来一直工作*
erlang
Thinking...Acting...Thinking...Acting...
*内部却停滞*
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