記者張杰倫報導
很多人用AI Agent做自動化，最常遇到的慘劇就是「一路錯到底」。AI像失速的列車，明明中間產出有問題，卻繼續往下執行，最後交出一份完全不能用的結果。Claude Code官方教學特別點出，要避免這種災難，關鍵在於「迴圈設計」——讓AI能回頭檢查、修正，直到達標為止。官方歸納出四種核心迴圈類型，非技術人員也能看懂邏輯，套進自己的任務流程。
第一種是「重試迴圈」。當AI執行動作失敗，例如呼叫API逾時、檔案讀取錯誤，就自動重來一次，通常會設定重試上限，避免無窮迴圈卡死流程。這是防呆基本款，確保偶發性錯誤不會搞垮整條工作流。
第二種是「自我修正迴圈」。AI產出後，自動回頭用另一套檢核標準審查自己的結果。例如生成一份合約草稿，接著切換角色扮演審閱律師，檢查條款是否有矛盾或遺漏。有問題就退回修改，直到通過自己這關才輸出。這等於在流程裡內建一個品管關卡，大幅降低人工來回校對的頻率。
第三種是「搜尋與收斂迴圈」。當AI需要從大量資料中找到最佳答案時，採用逐步縮小範圍的策略。先做大範圍掃描，鎖定幾個可能方向，再針對每個方向深入分析、比較，最後收斂出最優解。這特別適合研究報告、競品分析這類沒有標準答案，但需要多方比對後才能下判斷的任務。
第四種是「人機協作迴圈」。AI在關鍵節點暫停，把中間結果交給人類審核，確認無誤後再繼續。例如自動生成行銷文案，先停在「主題方向與受眾設定」這一步，等行銷人員點頭，才往下寫完整內容。這保留了人的最終決策權，也讓AI接手後不至於偏離策略。
回頭看前面的「盲點巡查」思維，其實就是自我修正迴圈的變形應用——讓AI在動工前就建好檢查點。把這四種迴圈想像成微型組織裡的品管流程、迭代會議、深入調研和主管簽核，你會發現，Agent要從「會執行的工具」升級成「可信賴的系統」，關鍵不在於它多聰明，而在於你有沒有幫它設計好回頭修正、層層把關的路徑。下次設計Agent工作流時，不妨問自己：它的迴圈煞車在哪裡？