本文来自微信公众号： 智讯智库 ，，，，，，作者：施展

Graph Engineering不是Loop的替换品，，，，，，而是AI Coding从“单个Agent重复执行”走向“多个节点协同事情”的下一层工程问题，，，，，，本文将从以下几个视角拆解Graph Engineering： Peter Steinberger再次带火了新看法，，，，，，但Graph是新瓶装旧酒，，，，，，其在Agent时代有了新的界说和意义。。。。。 从Prompt到Graph，，，，，，焦点逻辑是AI Coding仍在向更高重漂后项目进化。。。。。 主流Coding Agent已经在用Graph，，，，，，只是大都没有把图画出来。。。。。 Graph更常用于重大使命，，，，，，但“重大”不但是方法多，，，，，，需要使命能够自力拆分、保存分支或回退、中心状态值得生涯、效果能够验收、协作收益高于协调本钱。。。。。

Open Claw创立者Peter Steinberger在X上问了一句：“我们还在谈Loop，，，，，，照旧已经转向Graph了？？
？”阻止7月28日，，，，，，这条帖子获得约307万次浏览[1]。。。。。仅仅只在一个多月前，，，，，，正是他用“不要再亲自提醒Coding Agent，，，，，，而要设计能够提醒它的循环”这句话，，，，，，帮Loop Engineering走红[2]。。。。。

短短六周，，，，，，Loop就被宣布“过时”了。。。。。

统一天，，，，，，拥有20年履历、曾在Airbnb和GitHub事情的机械学习工程师Hamel Husain，，，，，，宣布了一篇题为《Loop Engineering Is Dead.Enter Graph Engineering》的奚落文章。。。。。正文只有一张写着“Stop it”的动图，，，，，，却也获得了约68万次浏览。。。。。[3]

Graph Engineering险些在一个周末里从一句半开玩笑的提问，，，，，，酿成了新的AICoding热词。。。。。

Loop解决不了的新问题？？
？

看法是新瓶、手艺是旧酒

Loop并没有真正过时，，，，，，现实爆发的转变是：当Coding Agent从一次回覆走向一连执行，，，，，，又从单个Agent走向多个执行单位协作时，，，，，，工程师要处理的问题从“怎样让它继续做”扩展到了“这些事情该怎样毗连”。。。。。

Loop解决的是：一个Agent怎样凭证情形反馈一直检查、修改，，，，，，再次实验。。。。。（详见7月10日智讯智库文章《还在写Prompt？？
？AI编程进入Loop新阶段》）

例如代码没有通过测试，，，，，，就读取报错、修改代码、重新运行，，，，，，直到通过验收或触发阻止条件。。。。。

Loop让一个Agent可以自己多干一会儿，，，，，，但当Agent真的可以一连事情，，，，，，新的问题又泛起了：

研究需求的Agent、写代码的Agent、做测试的Agent，，，，，，谁先最先？？
？哪些事情可以同时举行？？
？测试失败后应该回到那里？？
？它们怎样看到统一份需求、研究条记和测试效果？？
？若是审查者差别意实现者，，，，，，听谁的？？
？

一个Loop只有一条主要路径，，，，，，重大使命却最先泛起分工、并行、回退和交接。。。。。这个时间，，，，，，工程师不再只是设计“怎样重复”，，，，，，还要设计“这些重复事情的单位怎样毗连”。。。。。

因此Graph现实是一个使命的编排系统，，，，，，治理多个事情单位之间的毗连、共享状态与选择路径。。。。。

一个Graph通常至少包括四样工具：

节点（Node）：肩负某种职责的事情单位。。。。。它可以是一段确定性代码、一次模子挪用、一个工具，，，，，，也可以是一个会自行循环的完整Agent。。。。。

边（Edge）：说明节点之间怎样交接。。。。。它不但是“先做A，，，，，，再做B”，，，，，，还能表达并行、条件、失败、重试和回退。。。。。

共享状态（State）：像项目的公共事情台，，，，，，生涯需求、研究条记、代码版本、测试效果和审查结论。。。。。

路由规则（Routing）：决议下一步去那里。。。。。例如“测试通过就交付；；；测试失败就回到实现节点；；；信息缺乏就回到研究节点”。。。。。

黄仁勋在Startup School 2026大会上表达了类似的看法，，，，，，当底层实现越来越多地被Agent自动化，，，，，，人类的焦点价值将从“亲手完成每个方法”转向“设计系统、明确约束、组织信息流，，，，，，并以细粒度方式控制Agent”，，，，，，Graph Engineering实质上就是设计一个可视察、可路由、可约束、可局部修正的执行系统。。。。。

只管“Graph Engineering”最近才成为热词，，，，，，但状态机、事情流引擎、DAG调理、使命行列和知识图谱早已保存。。。。。新转变不在于发明了Graph这种编排模式，，，，，，而在于今天的节点可以放进能够明确目的、使用工具并自行循环的Agent。。。。。

2024年进入ACL的ChatDev，，，，，，把软件开发组织成由差别角色加入的“软件公司”，，，，，，通过通讯完成设计、编码和测试；；；同年进入ICLR的MetaGPT，，，，，，则把标准作业流程写入多Agent协作框架。。。。。[4][5]它们其时不叫Graph Engineering，，，，，，却已经在实践角色分工、阶段交接和共享产品。。。。。

2024年12月，，，，，，Anthropic在《Building Effective Agents》中总结了提醒链、路由、并行、编排者/事情者和评价者/优化者等常见结构。。。。。把这些结构画出来，，，，，，获得的正是差别形状的执行图。。。。。[6]

学术研究走得更早，，，，，，GPTSwarm的论文《Language Agents as Optimizable Graphs》揭晓于ICML2024：节点认真处理信息或挪用模子，，，，，，边认真在Agent之间转达信息；；；研究者还实验配合优化节点中的Prompt和节点之间的毗连。。。。。[7]

“Graph Engineering”这一准确说法也并非2026年才泛起。。。。。

2025年5月，，，，，，Anthony Alcaraz在LinkedIn写道，，，，，，构建Agentic AI最终是一种Graph Engineering：横向的事情流图纪录Agent处于多方法流程的哪一环，，，，，，以及允许哪些状态转移；；；纵向的知识图谱则组织实体和关系，，，，，，用于检索、事实验证与约束检查。。。。。[8]

到2026年，，，，，，框架层已经把这套头脑做得越创造确。。。。。LangGraph将节点、边、共享状态、长期化执行和人工介入作为焦点能力，，，，，，允许确定性代码与模子驱动方法保存于统一张图中[9]。。。。。Google在ADK2.0中进一步推出Graph-first的事情流引擎：开发者可以界说节点和边，，，，，，由调理器认真并发、状态长期化、暂停、恢复、重试和人工审批[10]。。。。。

从Prompt到Graph

AI Coding仍在向更高重漂后项目进化

随着对AI coding使用的深入，，，，，，处理使命的重漂后也越来越高，，，，，，不可只靠LLM单打独斗，，，，，，而是需要通过更多结构化的工程手段（上下文、情形、反馈循环、多Agent拓扑）来一直拓宽AI的自治界线。。。。。

Prompt阶段：你输入“天生网页”，，，，，，它凭预训练影象盲猜。。。。。就像给实习生一句话下令，，，，，，写出来的代码全凭运气。。。。。

Context阶段（带入项目）：把手艺栈、设计稿和API文档塞给它。。。。。有了项目上下文影象，，，，，，写出来的代码终于不再“鸡同鸭讲”。。。。。

Harness阶段（给到工具）：接入终端、沙箱、Git和MCP。。。。。AI拥有了行动能力，，，，，，从“写代码的文员”进化成能去运行和测试的CodingAgent。。。。。

Loop阶段（自我闭环）：引入检查和控制逻辑。。。。。报错了不必人加入，，，，，，它自己看Log、改代码、再跑测试，，，，，，完成了自我纠错（Self-Correction）。。。。。

Graph阶段（多Agent组队）：面临大项目，，，，，，拆解成专业节点。。。。。如研究节点认真调研写条记，，，，，，把状态通过路由传给实现节点去落地，，，，，，实现多Agent或Agent与人的标准化协同。。。。。

主流Coding Agent已经在用Graph

只是没有把图画出来

Graph Engineering听起来像需要先学习一套重大框架，，，，，，现实使用中未必云云。。。。。2026年7月25日，，，，，，OpenAI Harness Engineering研究员Alex Kotliarskyi在X上给出了一份只有两步的教程：先画一张Graph，，，，，，画在纸上也可以；；；再把图交给Codex，，，，，，让它编写并运行实现该事情流的剧本。。。。。“没有第三步。。。。。”[11]

越来越多Coding Agent已经把使命拆解、子Agent、并行执行、隔离事情区、失败重试和效果汇总做进产品，，，，，，只是不会始终把底层结构展示成流程图。。。。。

OpenAI Codex可以让主Agent把探索、测试、日志剖析等自力事情委派给多个子Agent，，，，，，并行完成后返回摘要。。。。。官方也提醒，，，，，，并行更适合读麋集型使命；；；多个Agent同时修改代码会增添冲突和协调本钱[12]。。。。。对用户而言，，，，，，这可能只是一句“划分研究、实现和审查，，，，，，最后汇总”；；；对系统而言，，，，，，已经暂时形成了一张“主节点—事情节点—汇总节点”的执行图。。。。。

Claude Code的Subagents各自拥有自力上下文，，，，，，可以肩负代码审查、调试和资料剖析等专门使命[13]。。。。。实验性的AgentTeams又加入团队认真人、共享使命列表、使命依赖和成员间通讯：前置使命未完成时，，，，，，下游使命不可领。。。。。唬唬怀稍笨梢宰孕腥狭焓姑⒔涣餍Ч鸞14]。。。。。

Cursor在2.4版本中加入默认与自界说Subagents，，，，，，让它们划分处理代码库研究、终端下令和并行事情流；；；每个子Agent使用自力上下文[15]。。。。。Cursor2.0还允许统一Prompt最多启动八个Agent，，，，，，在自力GitWorktree或远程机械中实验差别方案，，，，，，阻止文件直接冲突[16]。。。。。

这些产品更靠近“运行时天生Graph”：用户给出目的，，，，，，Agent暂时决议怎样拆解和协作。。。。。LangGraph和GoogleADK则允许开发者把要害节点、边、状态和路由显式写出来。。。。。

我们更熟悉的Kimi Agent Swarm与Coze Studio，，，，，，则把类似头脑包装成通俗用户可以直接挪用的“AI组织”。。。。。

Kimi Agent Swarm走的是“运行时动态成图”：面临适合拆分的重大使命，，，，，，主Agent暂时决议建设哪些子Agent、哪些使命并行，，，，，，以及效果怎样汇总。。。。。官方称它最多可协调300个子Agent，，，，，，单个使命可完成4,000次以上工具挪用，，，，，，适合大规模搜索、长文写作和批处理[17]。。。。。

Coze Studio则把图直接摆在用户眼前：开发者可以在可视化画布上毗连模子、插件、代码和子事情流等节点，，，，，，再用条件分支与变量映射划定执行路径。。。。。Coze Studio的官方开源文档明确将这套事情流形貌为同时包括控制流和数据流的有向无环图（DAG）[18]。。。。。

Graph适合可拆分、可验收的重大使命

而不是所有重大使命

Graph更常用于重大使命，，，，，，但“重大”不但是方法多。。。。。真正决议它是否合适的，，，，，，是使命结构：

能够拆分：差别部分可以交给差别节点自力完成，，，，，，而不是所有方法都依赖统一份完整上下文。。。。。

保存分支或回退：系统确实需要凭证测试、资料完整性某人工意见选择差别路径。。。。。

中心状态值得生涯：需求、研究条记、代码、测试效果和审查结论需要被后续节点复用。。。。。

效果能够验收：保存测试、评分标准、规则检查某人工审批，，，，，，资助系统判断继续、回退照旧竣事。。。。。

协作收益高于协调本钱：并行与专业分工带来的收益，，，，，，足以抵消模子挪用、上下文转达、效果合并和冲突处理的本钱。。。。。

例如，，，，，，一个需要调研需求、选择手艺方案、实现前后端、运行测试并通过清静审查的产品，，，，，，适合组织成Graph。。。。。研究与界面原型可以并行，，，，，，测试失败可以回到实现节点，，，，，，资料缺乏可以退回研究节点。。。。。

但修改一个按钮颜色、诠释一段代码或天生一个简朴页面，，，，，，通常交给一个Agent更快。。。。。纵然使命很难，，，，，，若是每一步都严酷依赖上一步、所有加入者必需共享完整上下文，，，，，，也未必适合Graph，，，，，，不必为了“组队”而组队。。。。。

2026年7月24日，，，，，，《Nature Machine Intelligence》揭晓了一项笼罩260种设置、六类基准、五种架构和三家模子系列的研究。。。。。效果并不支持“Agent越多越好”：在可拆分的金融使命中，，，，，，多Agent相对单Agent最高提升80.8%；；；在顺序依赖很强的Plan Craft妄想使命中，，，，，，最高下降70%；；；在SWE-benchVerified上，，，，，，四类多Agent架构均泛起1.3%至12.8%的下降[19]。。。。。要害变量不是笼统的“重漂后”，，，，，，而是使命能否被有用拆分，，，，，，以及协调本钱会不会凌驾使命自己。。。。。

与此同时，，，，，，Graph也碰面临本钱的风险：每增添一个Agent，，，，，，系统都要准备上下文、挪用模子、转达效果并举行汇总。。。。。若是职责划分不清，，，，，，多个Agent可能重复搜索统一资料、同时修改相同文件，，，，，，甚至用大宗Token讨论相互制造的问题。。。。。Graph的目的不是召集尽可能多的Agent，，，，，，而是用尽可能少的节点稳固完成使命。。。。。

如Anthropic的Research使用一个主Agent制订妄想，，，，，，再建设多个子Agent并行搜索，，，，，，最后交给引用检查Agent处理泉源。。。。。内部评测中，，，，，，这套架构在适合广度搜索的使命上比单Agent高90.2%；；；价钱同样显着：通俗Agent的Token消耗约为谈天模式的4倍，，，，，，多Agent系统约为15倍。。。。。Anthropic也指出，，，，，，大宗顺序依赖、要求所有Agent共享相同上下文的使命，，，，，，现在并不适合这种架构。。。。。[20]

Graph Engineering并没有宣判Loop过时。。。。。恰恰相反，，，，，，Graph的每个节点都可能运行自己的Loop。。。。。它新增的工程问题是：哪些Loop应该保存，，，，，，它们怎样交接，，，，，，谁能修改共享状态，，，，，，失败后回到那里，，，，，，以及什么时间必需停下来。。。。。

这也是从Prompt到Graph的真正递进：工程师的注重力从“怎样写一句更好的指令”，，，，，，逐步扩展到“怎样准备信息、提供工具、建设反馈，，，，，，再把多个执行单位组织成一个可视察、可恢复、可控制本钱的系统”。。。。。

参考资料：

[1]Steinberger P.[Are we still talking loops or did we shift to graphs yet?][EB/OL].[2026-07-29].

[2]Osmani A.Loop Engineering[EB/OL].(2026-06-08)[2026-07-29].

[3]Husain H.Loop Engineering Is Dead.Enter Graph Engineering[EB/OL].[2026-07-29].

[4]Qian C,Liu W,Liu H,et al.ChatDev:Communicative Agents for Software Development[C/OL]//Proceedings of the 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics(Volume 1:Long Papers).Bangkok:Association for Computational Linguistics,2024:15174-15186[2026-07-29].

[5]Hong S,Zhuge M,Chen J,et al.MetaGPT:Meta Programming for A Multi-Agent Collaborative Framework[C/OL]//International Conference on Learning Representations.2024[2026-07-29].

[6]Erik S,Zhang B.Building effective agents[EB/OL].(2024-12-19)[2026-07-29].

[7]Zhuge M,Wang W,Kirsch L,et al.GPTSwarm:Language Agents as Optimizable Graphs[C/OL]//Proceedings of the 41st International Conference on Machine Learning.Proceedings of Machine Learning Research,2024,235:62743-62767[2026-07-29].

[8]Alcaraz A.[Building an agentic AI is ultimately an act of graph engineering][EB/OL].[2026-07-29].

[9]LangChain Inc.LangGraph overview[EB/OL].[2026-07-29].

[10]Klopfenstein T,Maddula S K.Build reliable multi-agent applications with ADK Go 2.0.Discover our new graph-based workflow engine,built-in human-in-the-loop,and dynamic orchestration[EB/OL].(2026-06-30)[2026-07-29].

[11]Kotliarskyi A.[How to graph-max with Codex and 5.6 Sol][EB/OL].(2026-07-25)[2026-07-29].

[12]OpenAI.Subagents[EB/OL].[2026-07-29].

[13]Anthropic.Create custom subagents[EB/OL].[2026-07-29].

[14]Anthropic.Orchestrate teams of Claude Code sessions[EB/OL].[2026-07-29].

[15]Cursor.Subagents,Skills,and Image Generation[EB/OL].(2026-01-22)[2026-07-29].

[16]Cursor.New Coding Model and Agent Interface[EB/OL].(2025-10-29)[2026-07-29].

[17]Moonshot AI.Agent Swarm能力[EB/OL].[2026-07-29].

[18]Coze Studio.Add new workflow node types(backend)[EB/OL].(2025-09-12)[2026-07-29].

[19]Kim Y,Gu K,Park C,et al.Capable language models can outgrow the benefits of collaboration[J/OL].Nature Machine Intelligence,2026,8:1157-1172[2026-07-29].

[20]Hadfield J,Zhang B,Lien K,et al.How we built our multi-agent research system[EB/OL].(2025-06-13)[2026-07-29].

本内容由作者授权宣布，，，，，，看法仅代表作者自己，，，，，，不代表虎嗅态度。。。。。如对本稿件有异议或投诉，，，，，，请联系 tougao@huxiu.com。。。。。

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Ｗ钕仁奔洹⑹苡跋熳氨富虻厍⒂涤畔燃，，，，，，以及是否保存同期宣布、迁徙、模板调解或外部需求转变。。。。。只有这些界线清晰，，，，，，后续数据才有诠释力。。。。。

本主题的要害证据包括：相似度、流量、外链、索引、转化和主题笼罩。。。。。这些证据不应划分由差别人生涯在各自工具里，，，，，，而应进入统一张排查表。。。。。排查表至少包括征象、证据泉源、时间规模、可复现条件、假设、责任人、变换号和验证结论。。。。。这样做的目的不是增添流程，，，，，，而是阻止“一个人看到排名、另一个人看到日志、第三个人看到投诉，，，，，，却没有人能把它们连起来”的常见失误。。。。。问题履历：用可复核证据取代主观判断 一次典范排查履历是：某B2B站点在一次内容与模板宣布后的第7天，，，，，，运维认真人发明与“旧内容合并与重定向”相关的重点页面泛起多个旧页重复消耗抓取与权重。。。。。

团队没有连忙大规模重写页面，，，，，，而是先冻结非须要宣布，，，，，，导出前后28天的搜索体现、会见日志、页面速率与转化事务，，，，，，并选取3个正常页面作为比照。。。。。效果可能显示问题集中在某个模板、某类URL或某段用户路径，，，，，，也可能证实转变主要来自搜索需求和竞争效果。。。。。这段履历的价值不在于给出某个牢靠结论，，，，，，而在于展示：任何优化都应建设在可复核证据上。。。。。宣布时不要把履历写成“我们让流量提升X%”之类无法证实的效果。。。。。更切合E-E-A-T的表达方式是说明视察到什么、怎样丈量、使用了哪些数据、做了哪些转变、哪些效果仍在视察，，，，，，以及哪些结论不适用于其他站点。。。。。

检查清单 - 核对用户盘问、SERP内容形态和页面意图是否一致 - 检盘问题、H1、摘要、目录和正文是否围绕统一主题 - 识别重复页面、逾期结论、空泛表述和无效内链 - 确认作者、更新时间、证据泉源和适用界线是否清晰 - 从用户行为与搜索数据验证内容是否真正被明确 - 围绕“旧内容合并与重定向”确认页面角色、目的用户与优先级是否被写清。。。。。- 纪录每次检查的日期、工具泉源、原始截图或导出文件位置，，，，，，阻止只保存口头结论。。。。。操作方法 - 上线后连忙举行手艺复测，，，，，，确认状态码、渲染、资源、链接和要害行动无回归。。。。。- 在多个地区、装备和网络情形下验证用户可感知路径。。。。。

- 按周视察抓取、索引、展现、速率和转化，，，，，，不必单次波动替换趋势判断。。。。。- 将未抵达预期的页面重新放回诊断池，，，，，，增补假设而不是盲目继续优化。。。。。- 把本次履历写入检查表、宣布门禁或监控规则，，，，，，镌汰同类问题再次泛起。。。。。验证要领与验收口径 验证与复盘阶段的验收标准是：修复效果能被数据和用户路径配合证实，，，，，，并且团队知道怎样防止复发。。。。。

- 抽查页面首段能否在短时间内回覆用户问题 - 视察目的盘问的展现、点击、停留和下一步行动 - 复核内链、问题和摘要没有与其他页面爆发冲突 - 凭证用户咨询和搜索词增补真实缺口 - 针对“旧内容合并与重定向”保存至少一份改动前后比照纪录，，，，，，并注明数据窗口。。。。。- 检查修复是否改善了用户路径，，，，，，而不是只改善了某个工具里的简单评分。。。。。E-E-A-T宣布要求 正式宣布前，，，，，，请补齐作者角色、审核角色、更新时间、适用规模、数据泉源和变换纪录。。。。。涉及真实客户、流量、排名、故障或转化的内容，，，，，，应使用已获授权且可复核的数据；；；无法果真的数据可以说明要领与规模，，，，，，但不要编造效果。。。。。

文章内的案例必需标明为“示例情境”或“经授权案例”。。。。。引用第三方规范、平台说明或手艺文档时，，，，，，应保存原始泉源、会见日期和与本文结论的对应关系。。。。。这样做不但能提高可信度，，，，，，也能让后续更新有依据。。。。。手艺增补：阻止只修外貌信号 手艺类问题往往会跨越模板、缓存、网络、服务端和内容层。。。。。处理旧内容合并与重定向时，，，，，，建议把“用户看到什么”“爬虫拿到什么”“服务器现实返回什么”脱离纪录。。。。。初始HTML、渲染后DOM、HTTP响应、缓存掷中、接口耗时与真适用户行为是差别层面的证据，，，，，，不可相互替换。。。。。

当问题只在部分地区、部分装备或部分时间泛起时，，，，，，更需要保存情形信息：网络运营商、浏览器版本、装备性能、请求头、缓存状态、CDN节点、宣布批次和过失追踪ID。。。。。没有这些信息，，，，，，团队很容易在问题消逝后仍无法诠释原因。。。。。手艺修复应优先思量可逆性。。。。。先用小规模灰度、单页面验证或暂时开关确认偏向，，，，，，再扩大到全站。。。。。把上线时间与监控图表对齐，，，，，，阻止把自然波动误判为修复效果。。。。。关于影响抓取和索引的变换，，，，，，还应预留视察周期，，，，，，由于搜索系统对页面转变的处理并不是即时完成。。。。。结语 旧内容合并与重定向不应被当成一次性使命。。。。。

真正成熟的做法，，，，，，是把每次异常、优化和验证沉淀为可复用的判断框架：先界说问题，，，，，，再建设证据；；；先做小规模变换，，，，，，再检查用户路径；；；最后把履历写进内容、架构、监控或宣布流程。。。。。这样页面质量、搜索体现和营业信任才会形成同向循环。。。。。复盘与落地 文章宣布后，，，，，，不应只看是否被收录，，，，，，还要视察搜索展现、点击率、页面停留、咨询质量、客服追问和后续转化。。。。。若是数据变好但用户仍然重复追问，，，，，，说明内容没有把界线和下一步讲清晰；；；若是收录正常但转化缺乏，，，，，，说明页面可能只知足了搜索需求，，，，，，没有真正解决决议疑虑。。。。。一连复盘这些信号，，，，，，才是E-E-A-T内容库能恒久施展价值的原因