你有没有遇到过这种情况：需求评审时，工程师说这个功能实现不了，你却完全不知道为什么？
问题往往出在这里——你设计的是一个 AI Agent，但你并不知道它背后到底在做什么。
一、Agent 其实是个永动机
打个比方，Agent 就像一个实习生：你给他布置任务，他不会一次性完成，而是会不断来找你确认、要资源、汇报进度。
这个循环叫做Agent Loop，它是所有 AI Agent 的核心。
理解了这个循环，你就能明白为什么有些需求根本做不了，为什么 Agent 有时会卡死，为什么成本会突然暴涨。
二、一个任务是怎么被执行的
让我用 OpenAI Codex 的真实案例给你拆解一遍。
假设用户说：在 README 里加个架构图。
第一步：组装一份完整的指令清单
Agent 不是简单地把用户的话扔给模型，而是要准备一个结构化的数据包。
这个数据包是 JSON 格式，包含三个核心部分：
instructions - 系统级指令
告诉模型它是谁、该遵守什么规则。
比如 Codex 会在这里写明：你是一个代码助手，要遵守沙箱权限，不能随便执行危险命令。
这部分内容来自配置文件，或者是针对特定模型预设的指令文档。
tools - 工具清单
列出模型可以调用的所有工具，每个工具都有详细定义：名称、参数、返回值。
工具来源有三类：
- Agent 自带的基础工具，比如执行 shell 命令、编辑文件
- API 服务商提供的工具，比如网页搜索
- 你自己配置的工具，比如接入天气 API 或内部数据库
就像给实习生一份工具手册，他只能用手册里列出的工具干活。
input - 输入列表
这才是真正的对话内容，但它不是一段话，而是一个列表，每条内容都标注了角色。
在用户消息之前，Codex 会先插入几条消息：
- role=developer 的权限说明：哪些文件夹可以写、哪些命令需要先问用户、网络访问规则是什么
- role=developer 的开发者指令（可选）：你在配置文件里自定义的额外规则
- role=user 的用户指令（可选）：项目文档里的说明、技能库的使用指南，按优先级从高到低排列
- role=user 的环境信息：当前在哪个文件夹、用的什么 shell
最后才是用户的真实请求：在 README 里加个架构图。
为什么要分这么细？
因为 API 服务器收到这个 JSON 后，会按照优先级重新排列，生成最终的提示词：
system 消息 → 工具定义 → developer 消息 → user 消息 → assistant 消息
优先级高的内容对模型的影响更大。
第二步：发起推理请求
Agent 通过 HTTP 请求把这个 JSON 发给 Responses API。
不同场景用不同的 API 端点：
- 在 ChatGPT 里用：chatgpt.com 的端点
- 用 API key 调用：api.openai.com 的端点
- 本地运行开源模型：localhost 的端点
模型不会一次性返回完整结果
API 用流式传输，一点点推送事件给你。
你会收到各种类型的事件：
response.reasoning_summary_text.delta- 模型的思考过程片段response.output_text.delta- 给用户看的回复片段response.output_item.added- 新增了一个输出项
模型最终会做两件事之一：
- 返回
type=message的助手消息：好的，我加好了 - 返回
type=function_call：我需要先执行cat README.md看看文件内容
大部分情况下是第二种。
第三步：执行工具调用
模型说要调用shell工具执行cat README.md，Agent 就去执行。
执行完成后，Agent 要把三样东西追加到原来的 input 列表里：
- type=reasoning：模型的推理总结（这段内容是加密的，只有服务器能解密）
- type=function_call：工具调用的详细信息，包括调用哪个工具、传了什么参数
- type=function_call_output：工具返回的结果
注意，原来的 input 内容都还在，只是在末尾追加了新内容。
第四步：再次推理
Agent 拿着更新后的 input，再次发送 HTTP 请求给 Responses API。
这次模型看到了 README 的内容，可能又说：我要调用edit_file工具修改文件。
然后 Agent 再执行，input 再变长，再发请求……
这个循环会一直持续，直到模型说：搞定了，我给用户回个消息吧。
这时模型返回的是type=message的助手消息，比如：我已经在 README 里加了架构图。
这就是一个完整的Turn（轮次）——从用户输入到 Agent 回复的完整流程。
第五步：对话继续
如果用户继续说：图里少了个模块，加上。
Agent 要把之前所有的对话历史、工具调用记录都带上，再加上新消息，组成新的 input 发给模型。
每一轮对话，input 都会变得更长，就像滚雪球一样。
三、这里藏着三个致命的坑
坑一：上下文窗口会爆炸
模型有个硬性限制，叫上下文窗口——它一次最多能处理多少 token（可以理解为字数）。
这个窗口包括输入和输出的所有 token。
如果你的对话太长，或者 Agent 在一轮里调用了几百次工具，窗口就会被耗尽，模型直接跑不动。
Codex 的解决方案：自动压缩
当 token 数超过阈值，Codex 会调用一个专门的/responses/compact接口。
这个接口会把对话历史压缩成一个精简版本，保留核心信息，丢掉细节。
压缩后的内容里有个特殊的type=compaction项，里面是加密的，服务器能用它还原模型对对话的理解，但具体内容你看不到。
你设计产品时要想清楚：
- 什么信息必须保留？
- 什么时候触发压缩？
- 压缩后会丢失哪些能力？
坑二：缓存失效会让成本暴涨
每次推理都要钱、都要时间。
但如果 input 的前半部分跟上次一模一样，模型可以复用之前的计算结果，这叫Prompt Caching（提示缓存）。
缓存能把采样成本从二次方降到线性。
缓存的条件非常苛刻：
input 必须是上一次请求的精确前缀。
也就是说，只能在末尾追加新内容，不能修改前面的任何东西。
什么操作会让缓存失效？
- 在对话中途修改可用工具列表
- 切换模型
- 改变沙箱配置、审批模式、当前工作目录
一旦缓存失效，模型要从头计算，成本直线上升。
特别要小心 MCP 工具
MCP 服务器可以动态修改工具列表。
如果它在对话中途发送notifications/tools/list_changed通知，Agent 就得更新工具定义，这会导致缓存失效。
Codex 团队为了保证性能，会尽量把配置变更转化成在 input 末尾追加消息，而不是修改前面的内容。
比如工作目录变了，不是修改之前的环境信息，而是在后面追加一条新的环境信息消息。
你设计产品时要想清楚：
- 哪些配置应该在对话开始时固定？
- 如何减少中途修改导致的缓存失效？
- 用户切换设置时，要不要提示他会影响性能？
坑三：无限循环没人管
模型可能陷入死循环。
比如它一直觉得需要调用工具，但工具返回的结果又让它想调用更多工具。
或者它反复调用同一个工具，每次都得到相同的结果，但就是不停止。
你的产品设计必须考虑：
- 单轮对话最多允许几次工具调用？
- 什么情况下强制停止循环？
- 用户能否中途打断？
- 超限时给用户什么提示？
四、为什么请求是无状态的
你可能注意到了，每次发请求都要把完整的对话历史带上，这不是很浪费吗？
Responses API 其实提供了一个previous_response_id参数，可以让服务器记住上次的状态，不用重复发送。
但 Codex 没用这个参数。
原因有两个：
1. 支持零数据保留（ZDR）客户
有些企业客户要求不在云端存储任何数据。
如果用了previous_response_id，服务器就必须存储之前的对话，这跟 ZDR 矛盾。
保持无状态，每次发完整请求，就能完全符合 ZDR 要求。
2. 简化服务器实现
无状态意味着每个请求都是独立的，服务器不需要维护会话状态，更容易做负载均衡和容错。
虽然网络传输的数据量增加了，但模型采样的成本远远高于网络传输成本，所以这个权衡是值得的。
而且有了 Prompt Caching，重复发送的内容不会重复计算，实际成本并不高。
五、你该关注什么
现在你知道了 Agent 的运作逻辑，设计产品时应该重点考虑：
工具设计
- 提供哪些工具？工具太少完成不了任务，太多容易让模型选错
- 工具的定义是否清晰？参数说明是否明确？
- 工具会不会动态变化？变化时如何保证缓存不失效？
循环控制
- 单轮对话最多允许多少次工具调用？
- 什么情况下强制结束循环？
- 用户能否中途打断？如何优雅地停止？
上下文管理
- 对话历史保留多久？
- 什么时候触发压缩？压缩阈值设多少？
- 压缩后哪些信息不能丢？如何测试压缩效果？
性能优化
- 哪些配置应该在对话开始时固定？
- 如何减少中途修改导致的缓存失效？
- 是否需要向用户展示模型的思考过程？这会增加多少 token？
角色优先级
- system 和 developer 消息里该放什么内容？
- user 消息里的不同来源如何排序？
- 什么时候该用 developer 而不是 user？
六、最后说两句
Agent 不是魔法，它就是一个不断循环的机器：
接收指令 → 发起推理 → 调用工具 → 追加结果 → 再次推理 → 再调用工具……
直到模型觉得可以给用户一个答复了。
但这个简单的循环里，藏着上下文窗口、缓存策略、无限循环、无状态请求等一系列复杂问题。
每个问题都可能让你的产品卡死、变慢、成本失控。
下次评审时工程师说做不了，你至少知道该问哪些问题了：
- 是工具调用次数超限了吗？
- 是上下文窗口不够了吗？
- 还是这个改动会让缓存失效？
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