Агентный цикл

Агентный цикл (agent loop) — это базовый механизм, по которому работает Claude Code. В отличие от обычного чата, где модель один раз отвечает на сообщение, агент повторяет цикл «рассуждение → действие → наблюдение» (на английском это называют reason–act–observe) до тех пор, пока задача не будет решена. На каждой итерации Claude анализирует (English: analyze) текущее состояние, выбирает один инструмент (English: tool) — например Read, Edit, Bash или Grep, — выполняет его, а затем оценивает результат и решает, какой шаг нужен следующим. Именно поэтому Claude может самостоятельно прочитать файл, найти ошибку, внести правку и запустить тесты, не спрашивая вас на каждом промежуточном шаге. Важно, что за один проход цикла делается ровно одно действие: модель не «придумывает» сразу весь план до конца, а строит его пошагово, опираясь на то, что реально вернул предыдущий инструмент. Такой подход с обратной связью (English: feedback loop) делает агента устойчивым к неожиданностям — если файл оказался не таким, как ожидалось, следующий шаг подстроится под факт, а не под предположение.

Ключевая деталь — каждое действие и его результат добавляются в контекстное окно (context window), общую память текущей сессии. В неё входят системный промпт (English: system prompt), история диалога и данные, полученные инструментами. Когда окно почти заполнено, Claude Code автоматически сжимает (English: compacts) старую часть истории в краткое резюме, чтобы продолжить работу. Этим же можно управлять вручную командой /compact — полезно перед длинной задачей, чтобы освободить место и сохранить только важное. Понимание этого объясняет, почему агент иногда «забывает» детали из начала очень долгой сессии: они попали под сжатие. По этой же причине стоит держать сессии тематически сфокусированными и при смене задачи начинать новую — так контекст не забивается лишним и агент работает точнее и дешевле по токенам.

Цикл не бесконечен. Claude останавливается, когда задача выполнена, когда ему нужен ваш ввод или подтверждение, когда достигнут лимит шагов либо размера контекста, или когда возникла критическая ошибка. Когда использовать это знание: формулируйте задачу так, чтобы у агента был проверяемый признак завершения (например, «тесты проходят») — тогда цикл сам дойдёт до конца. Типичные ошибки: слишком расплывчатая цель заставляет агент крутить лишние итерации; огромные файлы быстро забивают контекст; а отсутствие критерия «готово» приводит к ранней остановке с просьбой уточнить. Конкретный пример: на запрос «исправь баг в auth.ts» агент читает файл (Read), находит отсутствующую проверку на null, вносит правку (Edit), перезапускает тесты (Bash) и завершает цикл только после того, как тесты прошли.