Ralph Loop：修复代理的健忘症
你知道那种感觉吗：你打开一个新的浏览器标签页要搜索什么东西，但当它加载时，你完全忘记了自己想查什么？
这正是 AI 代理工作一段时间后发生的情况。
本文解释了 Ralph Loop 及其权衡，这将帮助你构建更有效的 AI 代理
1、问题：AI 代理有可怕的记忆
残酷的事实是：AI 模型一次只能"记住"有限量的文本。
把它想象成你电脑上的 RAM。
Claude 大约有 200,000 字的空间。GPT-4 大约有 128,000 字。听起来很多，对吧？
错了。
当你要求 AI 代理构建东西时，以下是填满那个记忆的内容：
- 你的原始指令* 它正在阅读的代码
- 每一次来回对话
- 错误消息
- 它创建的文件
- 它自己的思考过程
工作 10-15 分钟后，那个记忆就满了。当它满了，AI 开始表现不稳定。它忘记了你要求什么。它重写同一个函数两次。它自相矛盾。
这被称为上下文腐烂。你的代理没有变笨——它只是再也看不到对话的开头了。
就像在打电话时，有人不断往你耳朵里塞棉花。
2、解决方案：Ralph Loop
Ralph Loop（也称为 Ralph Wiggum 技术）是一种运行 AI 代理的方法论，使其在连续、自我纠正的循环中运行，直到任务完全完成。
它在 2024-2025 年由开发者 Geoffrey Huntley 推广，现在广泛用于像 Claude Code 这样的自主编码代理。
这个名字来自Ralph Wiggum，《辛普森一家》中可爱的固执孩子。Ralph 以他的短期记忆问题和童真的困惑而闻名——他不断忘记自己在做什么，说像"我是爱达荷州！"和"我猫的呼吸闻起来像猫粮"这样的话。
但 Ralph 有一个救赎性的品质：他从不放弃。他只是不断尝试，一次又一次，每次都以新鲜的眼光。
这就是 Ralph Loop 背后的哲学：
"迭代胜过完美。"
代理不是试图一次做对所有事情，而是不断尝试直到成功，每次都从错误中学习。
核心概念是：代理尝试一项任务，检查是否成功，如果没有，则用完全知道刚才失败的知识再试一次。
就像这样：
普通代理：尝试一次，失败，放弃或问你下一步该怎么做。
Ralph Loop 代理：尝试，失败，阅读错误消息，尝试不同的方法，再次失败，也从那中学习，继续直到成功。
3、它实际上是如何工作的：技术方面
Ralph Loop 创建一个自引用的反馈循环，使代理持续工作直到任务完成。
机制如下：
3.1 完成的承诺
你给代理一个任务，信号意味着"我完成了"：
修复此仓库中所有失败的测试。
当你完全完成时，输出：<promise>COMPLETE</promise>
3.2 停止 Hook
这是巧妙的部分。
系统监视代理试图退出。如果代理试图停止但没有输出 <promise>COMPLETE</promise>，系统阻止退出并将原始任务重新注入对话。
代理直到成功才能逃脱。
3.3 通过文件实现持久记忆
这是它变得聪明的地方。因为代理在真实的文件系统（通常是 git 仓库）中工作，每次新迭代都可以看到前一次迭代做了什么。
- 代理看到来自尝试 #1 的代码更改
- 它看到来自尝试 #2 的错误日志
- 它看到显示哪些方法已经失败的 git 历史
- 它从自己的错误中学习，而不需要记住它们
文件系统成为记忆。
每次循环迭代都像 Ralph 醒来头脑空白，但发现一本详细的日记，记录"昨天的 Ralph"尝试的一切。
3.4 循环继续
周期重复：
- 代理尝试修复问题
- 系统检查是否出现
<promise>COMPLETE</promise> - 如果是：任务完成，循环退出
- 如果否：循环继续，代理获得另一次机会
4、真实实现：人们实际上如何使用这个
在 2026 年，有几种运行 Ralph Loop 的方式：
4.1 Claude Code 插件（官方）
最简单的方式：
/ralph-loop "migrate all tests from Jest to Vitest" --max-iterations 20 --completion-promise "DONE"
4.2 简单 Bash 循环
DIY 方法：
while true; do
cat PROMPT.md | claude-code
done
4.3 Ralph-Claude-Code（社区工具）
生产就绪版本，具有：
- 速率限制以避免消耗你的 API 预算
- tmux 仪表板，让你看着代理工作
- 断路器以停止无限循环
- 迭代计数器和进度跟踪
5、为什么这实际上有效
代理永远不会忘记目标，因为原始提示在每次迭代中被重新注入。
代理从失败中学习，因为它可以读取错误日志并看到哪些代码更改不工作。
代理不能提前放弃，因为循环直到成功才不会让它退出。
就像区别在于：
- Ralph 曾经尝试制作一个立体模型，失败，然后走开
- Ralph 正在尝试制作一个立体模型，失败，检查他的错误，再试一次，更好地失败，再试一次，直到最终成功
6、陷阱：它不是魔法
Ralph Loop 有真正的成本和限制：
API 成本快速增加：每次迭代消耗令牌。复杂任务上的 20 次迭代循环可能花费 $5-15 的 API 费用。设置 --max-iterations 来保护你的预算。
时间投入：有些任务需要 30+ 次迭代。那可能是 2-4 小时的计算时间。这就是为什么人们对于大型任务通宵运行 Ralph Loop。
可能陷入局部最小值：有时代理连续 5 次尝试相同的破坏性方法。好的实现会检测到这一点并强制重置或尝试完全不同的策略。
仅适用于客观任务：循环需要一种方式知道它是否成功了。"所有测试通过"效果很好。"让 UI 更漂亮"不起作用——没有客观的完成信号。
上下文窗口仍然重要：如果你的任务太大而无法适应一个上下文窗口，即使完美的迭代，代理也会产生垃圾代码。将大任务分解成更小的原子故事。
7、何时使用 Ralph Loop
在以下情况下使用：
- 任务有明确的成功条件（测试通过，linter 干净，构建成功）
- 你正在进行机械重构（迁移 500 个文件，添加类型，更新依赖项）
- 你可以让它运行数小时而无需监督* 失败是便宜的，迭代是容易的
完美的用例：
- 通宵功能构建：当你睡觉时发送 6 个仓库的更改
- TDD 开发：编写代码直到你所有预定义的单元测试变绿
- 机械重构：跨 200 个测试文件将 Jest 迁移到 Vitest
- 依赖项更新：升级框架并修复所有破坏性更改
在以下情况下不要使用：
- 任务是创造性的或主观的
- 你需要在 5 分钟内得到结果
- 没有程序化的方式检查成功
- 任务需要人为判断
8、真实示例：修复破碎的测试套件
假设在重大重构后你有 47 个失败的测试。
没有 Ralph Loop（2 小时你的时间）：
- 你手动阅读每个测试失败
- 修复你认为破碎的东西
- 再次运行测试
- 12 仍然失败
- 修复那些
- 出现了 3 个新失败（你破坏了某些东西）
- 重复直到完成
- 你筋疲力尽
使用 Ralph Loop（20 分钟设置，90 分钟代理时间）：
- 你写道："修复所有失败的测试。当
npm test显示 0 失败时输出 COMPLETE。" - 使用
--max-迭代次数 30启动 Ralph Loop - 去冲咖啡* 回来发现：
- 迭代 1–3：代理修复了明显的语法错误
- 迭代 4–7：代理修复了导入路径
- 迭代 8–12：代理意识到一个测试帮助器坏了，修复了它
- 迭代 13–15：代理清理了边缘情况
- 迭代 16：所有测试通过，代理输出 COMPLETE
- 循环退出
- 成本：$2.40 的 API 费用
代理尝试了 16 种不同的方法，从每次失败中学习，最终成功。你没有监督任何部分。
9、2026 年的最佳实践
人们在生产中运行 Ralph Loop 两年后，以下是实际有效的：
1. 程序化定义成功。不要使用"让它更好"。使用"npm test 返回退出码 0"或"eslint 报告 0 错误"。
2. 始终设置最大迭代次数。从 20 开始。如果它在没有成功的情况下达到限制，任务可能太大或定义不清。
3. 使用小的原子任务 "向认证系统添加 TypeScript 类型"比"向整个代码库添加 TypeScript"更好。你可以运行 10 个小的 Ralph Loop，而不是一个巨大的。
4. 用仪表板监控。像 Ralph-Claude-Code 这样的工具给你实时可见性。你可以看到它在哪个迭代以及它当前正在尝试什么。
5. 使用紧急出口。添加像"如果你尝试同样的事情 3 次，停止并寻求帮助"这样的条件以防止无限循环。
10、底线
还记得那个忘记你想搜索什么的浏览器标签页吗？
Ralph Loop 就像书签该标签页，反复刷新它，并检查你的答案是否出现了。
天才不在于让 AI 更聪明。它在于让 AI 持久。Ralph Wiggum 不聪明，但如果你给他一个清单告诉他继续尝试直到每个框都被勾选，他最终会完成。
这就是 Ralph Loop 做的。它给代理：
- "完成"的明确定义
- 允许反复失败
- 从每次失败中学习的能力
- 成功之前没有逃脱
它完美吗？不。它很贵且慢。但它是"我尝试一次然后放弃"与"我尝试了 15 次最终弄清楚"之间的区别。
大多数 AI 工具在一次尝试后放弃。Ralph Loop 不会放弃直到工作完成。
它不花哨。它只是作为系统设计的持久性。
Ralph Wiggum 最终学会了系鞋带的方式（经过 47 次尝试），你的 AI 代理最终会修复那些测试，迁移那个代码库，或构建那个功能。
你只需要让它继续尝试。
正如 Ralph 自己会说的："我在帮忙！而这次我不会停止直到完成！"
原文链接：The Ralph Loop: Fix Your AI Agent's Forgetfulness Forever
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