Observe
Der Agent liest aktuellen Zustand, Quellen, Logs, Dateien oder offene Aufgaben neu.
Loops, Goals, Verifier, Receipts
Du promptest nicht mehr jeden Schritt. Du baust die Schleife, die weiterarbeitet.
Loops sind kein Zauberwort für endlose Autonomie. Sie sind ein Betriebsmodell: frischen Zustand lesen, eine begrenzte Aktion wählen, Ergebnis prüfen, Beleg schreiben und nur dann weiterlaufen.
Goal Seed
draft-first
Warum das wichtig ist
Der Engpass verschiebt sich vom Prompt zur Schleife.
Erst ging es um gute Prompts. Danach um guten Kontext: Dateien, Quellen, Tools, Memory. Bei Agenten wird jetzt die Schleife selbst entscheidend. Wer startet die Arbeit? Woher kommt frischer Zustand? Woran erkennt das System Fortschritt? Wann stoppt es?
Das ist der Kern hinter dem Satz, dass man nicht mehr nur Agents prompten, sondern Loops entwerfen soll. Der Agent wird nicht weniger wichtig. Aber er wird Teil eines wiederholbaren Systems.
Praktischer AInauten-Check
Loop-bar ist Arbeit, die wiederkehrt, frische Daten nutzt, ein prüfbares Ergebnis hat und keine heikle menschliche Entscheidung im Kern braucht.
Darunterliegende Konzepte
Ein Loop ist nur so gut wie sein Feedback.
Choose
Er wählt genau eine begrenzte Aktion nach klaren Kriterien.
Act
Er schreibt einen Entwurf, Patch, Report, Test oder Kandidaten.
Verify
Ein Test, Screenshot, Linkcheck, Rubrik oder Review-Gate prüft den Versuch.
Record
Das Ergebnis landet in Receipt, Log, PR, Ticket, Markdown oder Tabelle.
Stop
Der Loop endet bei Erfolg, No-Op, Blocker, Limit, Stagnation oder Approval-Gate.
So nutzt du es
Autonomie ist kein Schalter, sondern ein Betriebsmodus.
Entwürfe und Recherche
Der Loop darf Quellen lesen, Claims prüfen und lokale Entwürfe schreiben.
Prüfbare Arbeit
Er darf Tests, Linkchecks, Screenshots oder lokale QA laufen lassen.
Menschliche Entscheidung
Senden, Publizieren, Löschen, Kaufen, DNS/Auth/Payment bleiben explizit gated.
Nachtlauf
Über Nacht laufen größere Draft-first-Jobs. Morgens zählt nur der Receipt.
Beispiele mit Quellen
Loop-Muster, die wir für AInauten adaptieren können.
Risiken
Die romantische Version baut nachts deine Firma. Die echte Version stoppt rechtzeitig.
Token- und Kostenbrand
Endlosschleifen
falsche Verifier
stale Kontext
private Daten
verdeckte Tool-Rechte
automatische Sends
keine Receipts
Quellen
Der Stand kommt aus Library, X, YouTube und AInauten-Vorwissen.
Forward Future Loop Library
Forward-Future/loopy auf GitHub
Matt Van Horn: WTF Is a Loop?
Matt Van Horn: 15 laufende Loops
Jason Zhou: Loop Engineer Setup
Nick Vasiles: Second-Brain Goal
0xJeff: Hermes Sensei Loop
0xRicker: Self-Verifying Loop
Kevin Simback: Looper
Dave Farrelly: Agent Loop Architecture
ksimback/looper auf GitHub
YouTube: Hermes Loop Engineering
YouTube: Agent Loops erklärt