建構高效AI Agent 的核心架構－Claude Agent SDK Loop 來自@omarsar0 的分享，他稱其為Claude Code 等先進系統的底層動力，適用於任何領域的AI Agent 開發。框架簡潔、靈活、可靠，建議收藏！ 核心是一個三步驟循環，從任務輸入開始，持續迭代直到輸出最終結果： 1. 收集上下文（Gather Context） · 使用子Agent 並行處理任務，隔離上下文窗口，有效傳遞關鍵訊息。 · 透過自動壓縮上下文（Claude Agent SDK 內建功能）以及Agentic/語義搜尋（如結合grep、tail 的檔案系統搜索，或混合搜尋策略）檢索相關內容。 · 在Agent 編碼等場景中特別有效率。 2. 採取行動（Take Action） · 呼叫工具執行操作：建立高效工具、標準化整合（如MCP 伺服器，為Agent 提供關鍵上下文）、Bash 腳本、產生程式碼並取得回饋。 · 透過程式碼執行+ 路由優化，提升MCP 效率和token 利用率（類似LLM 路由在Agent 中的作用）。 3. 驗證輸出（Verify Output） · 定義明確規則檢查輸出品質。 · 支持視覺回饋（多模態任務中關鍵）。 · 使用LLM-as-a-Judge 基於模糊規則評估。 · 提醒：避免過度複雜化流程－簡單任務優先用腳本技能，而非電腦Agent。 整體架構強調情境管理→ 行動回饋→ 輸出驗證的閉迴路迭代，幫助開發者建構更聰明、適應性強的AI Agent。
