什麼是 Claude 的 Agentic Loop？

Claude 的 Agentic Loop（代理循環）是 AI Agent 運作的核心機制，決定了 Claude 如何透過反覆思考、決策與執行來完成複雜任務。簡單來說，這是一個「思考→行動→觀察→重複」的循環過程，直到任務完成或需要人類介入為止。

在 Claude Code 或 Bedrock 上建構 AI 應用時，理解這個循環機制至關重要。Agentic Loop 不只是單純的文字生成，而是一種動態的決策過程，讓 AI 能夠自主使用工具、處理資訊並產生有意義的輸出。

stopReason：理解 AI 何時停止的關鍵訊號

stopReason 是 Claude 回應中最重要的狀態標誌，它告訴開發者 AI 為什麼停止運行。理解不同的 stopReason 類型，是成功建構 AI Agent 的第一步。

常見的 stopReason 類型包括：

  • end_turn：Claude 正常完成回應，準備將控制權交還給用戶
  • tool_use：Claude 需要調用工具來完成任務，例如搜尋網頁、讀取檔案或執行命令
  • max_tokens：回應長度達到上限，可能需要繼續對話
  • stop_sequence：遇到特定的停止序列

在 Bedrock 環境中，您可以透過檢查 stopReason 欄位來判斷下一步該怎麼做。如果值是 tool_use，就表示需要執行工具並將結果傳回給 Claude 繼續處理。

tool_use：Claude 如何使用工具執行任務

當 stopReason 為 tool_use 時，Claude 會在回應中包含工具呼叫請求。這是 Agentic Loop 最強大的地方——AI 能夠主動選擇並使用外部工具來擴展自己的能力。

Claude 可以使用的工具類型包括：

  • Bash/Shell：執行系統命令
  • Read：讀取檔案內容
  • Edit：修改檔案
  • Glob：搜尋檔案路徑
  • Web Search：線上搜尋資訊

開發者需要在系統提示詞中正確定義工具的描述和使用方式，讓 Claude 知道何時應該調用哪些工具。以下是一個簡單的流程範例：

1. 用戶提出問題
2. Claude 分析需求，判斷需要工具協助
3. 回應包含 tool_use，停止生成
4. 系統執行工具並獲取結果
5. 將結果傳回 Claude
6. Claude 根據結果繼續處理
7. 重複直到完成任務

實際應用：建構你的第一個 AI Agent

讓我們以一個實際情境來說明 Agentic Loop 的運作：假設您要求 Claude Code 幫您研究最新的 AI 技術趨勢。

完整流程如下：

  • 您輸入問題：「幫我搜尋 2024 年 AI 技術趨勢」
  • Claude 判斷需要搜尋網路，回應 stopReason: "tool_use"
  • 系統執行 Web Search 工具
  • 結果傳回給 Claude
  • Claude 閱讀搜尋結果，產生最終回覆
  • 這次回應的 stopReason: "end_turn"，任務完成

這個循環模式適用於各種場景：程式碼除錯、自動化測試、資料分析報告生成等。關鍵在於正確處理每次的工具執行和結果回傳。

最佳實踐與常見陷阱

建構穩定的 AI Agent 需要注意以下幾點：

  • 妥善處理 stopReason：務必檢查每次回應的 stopReason 值，確保邏輯正確
  • 工具定義要清晰：提供準確的工具描述和參數範例
    • 設定合理的循環上限：防止無限迴圈，設定 max_iterations
  • 錯誤處理機制：工具執行失敗時要能夠優雅地處理

常見的陷阱包括：忘記將工具執行結果傳回給 Claude、工具定義描述不清導致調用錯誤、以及沒有正確處理錯誤情況。避免這些問題能讓您的 AI Agent 更加穩定可靠。