Claude Code 之父揭秘：如何用 Loop 调度上千 AI 智能体

Claude Code 之父 Boris Cherny 在一场面向开发者的公开对谈中透露，他现在每天提交几十个 PR，巅峰一天冲到 150 个，而他手上同时跑着几百个 AI 智能体，到了晚上更有几千个替他处理更深层的活。他手机上开着 Claude 应用，左边一个代码标签里同时挂着 5 到 10 个会话，每个会话底下又是一批并行工作的智能体——他已经一年多没亲手写过一行代码。

一个人凭什么管几千个智能体

支撑这种规模协作的核心机制是 Loop（循环）。Loop 本质是让 Claude 用定时任务调度一个可重复执行的活，按分钟、小时或天为单位自动运转，跑起来之后基本不用管。Boris 手上有几十个 Loop 常年在转：

• 一个盯着他的 PR，自动修持续集成（CI）故障、自动 rebase；
• 一个负责让 CI 保持健康，哪个测试不稳定就自己去修；
• 还有一个每 30 分钟去 X 抓一遍用户反馈，聚类整理后提交给他。

更关键的是，他表示自己已经不再写 prompt，只写 loop，并预测很快连 loop 也不需要写——模型会自己判断何时该起一个循环。他举例说，有次只让模型跑一个数据查询，模型自己回了一句：「这份数据一直在变，那我起个 Loop，每 30 分钟给你出份报告。」Boris 说行，顺手发到 Slack 上，模型转头就把这事办了。

「干活」这件事正在被改写

Boris 把自己的工作方式描述为搭一套「会自己找活、自己干活、自己交活」的小系统，然后转身走开。Anthropic 上线了 Routines，把同一套机制搬到服务器端，合上电脑系统照跑。

他的角色也因此被改写：模型负责写代码，他负责搭系统、做验收。判断哪些 PR 能合、哪些要打回去，成了他真正的核心工作。他把这形容为：人正从操作执行者变成自动化系统的设计者，重心从「把这一行代码写对」挪到「搭一套能自己把代码写对的系统」。

Anthropic 内部的变化更值得关注。据 Boris 透露，公司里几乎没有手写代码这回事，连 SQL 都是模型写的。多个 Claude 在 Loop 里写代码时，会自己跑上 Slack 跟同事的 Claude 聊天，对齐那些还没人想明白的细节。团队构成也随之改变——工程经理、产品经理、设计师、数据科学家、财务、用户研究员，每一个人都在写代码，每一个人都多了一层「调度 AI 去干活」的通用能力。

/goal 与 /loop：让 AI 自己检查自己

Loop 能跑而不失控，靠的是一套目标驱动机制，对应 Claude Code 里的 /goal 命令。用户定义一个目标，模型每干完一步就有一个独立的小模型来评判：到了没？没到接着干，到了就停。这个负责打分的「监工模型」不是那个干活的模型，这道简单的隔离设计被 Boris 称为整个 loop 的「心脏」。

判定目标的标准必须是具体且可验证的。Boris 举例：

• 「改进这段代码」是坏目标，因为无法验证；
• 「/tests/ 下所有测试通过，只许改 /src 里的文件，修 3 次还不过就停下来汇报」是好目标，每一条都能核对。

/loop 则不奔某个终点，按周期重复跑，跑到用户喊停。分工口诀是：有明确终点用 /goal；按周期重复用 /loop；要跑到某个条件达成，两个叠着用。他还反复提醒：先设好花费上限，一个没封顶的 /goal 撞上难题，token 会烧得飞快。

20 分钟搭一套本地上下文

一个会自己无限干活的 AI 不会自动记住用户，每次开新会话都从零开始。Boris 推荐的做法是搭一套本地上下文系统，只需一个文件夹、两个 markdown 文件、四步配置：

• 建上下文文件夹 fable-workspace 当作单一事实源，放业务概要、操作规程、项目关键信息、决策日志，每个文件压在一页内；
• 建 claude-memory.md 并写一条指令：聊到业务、偏好或处境的重要信息就更新进去、写短点、标上日期；
• 建 claude-instructions.md 写清行为守则：开工前先读记忆文件、拿不准就问别瞎猜、干完活主动汇报并标出需要人过目的地方；
• 在 Claude Code 里用 /add 指向这个文件夹，或写进 CLAUDE.md。

这套配置还有个好处：上下文直接打包带走，换别的 AI 工具也能复用。

Boris 那套「夜间 AI 军团」拆开看无非三样：一个会自己干活的模型、一套定义「做完」的标准、一个按时运转的循环。前两样已经具备，真正稀缺的是那个能和模型说清「任务做完是什么样」的人。