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最近在给团队搭内部AI Agent平台时，一个很现实的问题把我逼到了墙角：什么任务都塞给旗舰模型，结果是账单每天几百美元地涨，而且很多活根本不需要那么强的推理。后来我把整个架构改成“Claude Code + Jev + /loop”的分层循环方案，让强模型负责慢思考、轻量模型负责快执行，再用循环工程把两者串起来，实测下来成本直接掉了九成，稳定性反而更高。这篇就把这套方案完整拆开讲一遍。

这篇文章适合谁？正在做AI Agent开发、想把编码Agent接到真实工作流里、或者对“快慢思考这种架构如何落地”有好奇心的人，都能从中找到可以直接抄作业的部分。我会从概念、安装、架构设计、核心循环实现、成本测算到问题排查，全部过一遍。

1. 项目概述与核心思路

1.1 Agent落地的真正瓶颈不是模型能力，是成本和可控性

先说个很直观的现象：2025年之后，做Agent开发的人手边已经堆满了各种模型和框架，但大多数项目卡在同一个位置——不是模型不够聪明，而是跑不起、控不住。

我见过很多团队把Agent当成一次性Prompt来写：把需求丢给大模型，模型自由发挥，最终结果不可控，中间消耗的token又多到吓人。尤其当Agent开始“自己循环”时，一个任务可能反复推理、反复输出，成本像滚雪球一样膨胀。一个简单的代码仓库重构任务，旗舰模型跑一天能烧掉上百美元，而且大部分成本都花在了“重复思考同一件事”上。

这个痛点其实指向两个问题：第一，不是所有环节都需要旗舰模型级别的推理能力；第二，Agent的工作方式必须有结构，不能是“黑盒里自由发挥”。正是这两个问题，逼着我做了这套快慢思考的分层方案。

1.2 快慢思考模型在Agent工程里的落地映射

“快思考”和“慢思考”最早是心理学里的双系统理论，用在AI里其实非常好理解：慢思考负责深度推理、拆分复杂问题、做关键决策；快思考负责模式化执行、批量处理、快速反馈。

放到Agent工程里，我做了这样一层映射：

也就是说，每一轮Agent循环里，先让慢脑把大方向定死，之后所有的重复劳动都交给快脑。这样旗舰模型只在关键节点出现，成本自然就下来了。

1.3 为什么是Claude Code + Jev，而不是“一个模型干到底”

Claude Code在这个方案里扮演的是“指挥中枢”。它本身就是Anthropic做的终端Agent客户端，能读代码、写代码、执行命令，还能接入外部工具。更重要的一点是，它支持在运行过程中调用任意脚本和外部命令，这给“把部分工作外包给另一个模型”提供了技术基础。

Jev这边，我赌的是“够用就好”。它是一类开源、可本地部署、面向Agent工具调用场景做了优化的轻量模型，提供OpenAI兼容API，你可以用Docker起一个服务，也可以直接用云端API。真正跑起来之后你会发现，代码格式化、补全模板、生成测试桩这类任务，Jev的输出质量和旗舰模型差距很小，但成本差距可能是一两个数量级。

所以核心思路很简单：让便宜的模型干大量重复的活，让贵的模型只做关键决策。再用/loop循环把整个流程组织成闭环，这也是这套方案能“暴降90%成本”的根本原因。

2. 前置概念：先把基础术语盘清楚

2.1 Agent、LLM和AI模型到底有什么区别

很多人在热词里刷到“AI Agent”，但没想清楚它和LLM、AI模型的关系。

LLM（大语言模型）是一个“大脑”，它接收文本输入并生成文本输出。AI模型更大范围上还包括多模态模型、embedding模型、语音模型等。而Agent是一个“会使用工具的个体”，它不只是生成文本，而是能感知环境、做规划、调用工具、执行行动，并根据结果调整下一步。

可以这样理解：LLM是引擎，Agent是整车。DeepSeek、Jev这类模型都属于LLM/AI模型，它们本身不是Agent，但可以被Agent作为“大脑”来调用。你平时说的“用DeepSeek写代码”，那只是模型完成了生成任务；如果让DeepSeek自己读目录、改文件、跑测试、不断迭代，那它就成了Agent的一部分。

这个区别很重要，因为它决定了架构设计思路：我们在做Agent工程时，不一定要选“最聪明”的模型来做所有事，而是要在不同的环节选择不同成本的模型。

2.2 Claude Code到底是个啥

Claude Code是Anthropic提供的一款基于终端的编码Agent。它不是一个简单的代码补全插件，而是一个能主动执行任务的代理：你给它一句自然语言指令，它可以读取整个项目、规划修改步骤、逐文件编辑、执行测试命令，然后根据报错自动修正。

我使用下来的体感是：它是目前最接近“智能编程助手”形态的工具之一。你可以直接在终端里敲一句话，它就开始干活，整个过程可视、可打断、可回滚。它也支持配置文件来约定模型行为，还支持外部脚本接入，这正好和我的“外包快脑”需求天然契合。

2.3 Jev的定位：能本地部署、成本极低的工具调用模型

Jev是近期社区里讨论度很高的轻量模型，主打的几个点正好踩在我的需求上：开源、能本地部署、对工具调用做了专门优化、提供OpenAI兼容API。

说白了，Jev这类模型的目标不是“论文级别的推理”，而是“把活干完”。在Agent场景里，大量任务其实是结构化的：从文本里抽取字段、按模板生成代码、把Markdown转成JSON、根据规则修改配置文件。这类任务只需要模型遵守指令，不需要它绞尽脑汁思考。Jev在这类任务上的表现非常可靠，而且因为模型小、可以本地跑，单次调用的边际成本几乎可以忽略。

更关键的是它的“兼容性”——只要是OpenAI兼容API，我就能用标准的OpenAI SDK来调用，不需要额外学习一套专用接口。这意味着接入Claude Code的循环只需要写很短的一层代理脚本就行。

2.4 /loop循环工程到底在说什么

/loop这个概念听起来很玄乎，其实本质上就是把Agent的工作方式从“一次对话”改成“一个可以自我迭代的闭环”。

传统用法是：用户给模型一条指令，模型给一个答案，结束。 但是在真实工程里，答案往往不是一次生成的，需要不断修正。比如让Agent写一个函数，写完要编译、跑单测、看报错、改代码、再跑，直到通过。这就是一个循环。

/loop循环工程的核心是把这个“规划 -> 执行 -> 验证 -> 修正”的周期显性化。我不再期望模型一步到位，而是给定一个循环上限，让Agent在闭环里自己迭代，同时我在循环里设置两种模式：快循环和慢循环。快循环用便宜的Jev做批量修正，慢循环用Claude Code做方向性决策。这套机制组合起来，就是标题里说的“快慢思考的/loop循环工程”。

3. 环境准备与基础安装

3.1 本地安装Claude Code

Claude Code目前以npm包的形式分发，前提是机器上有Node.js环境。安装命令很简单：

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

装完之后在终端里运行：

claude

第一次启动会让你登录/配置API密钥。把环境变量配好之后，就能在终端里直接和Claude Code对话了。

我建议把下面几个环境变量配到shell配置里，后续脚本调用会方便很多：

export ANTHROPIC_API_KEY="你的key" # 可选：限制单次任务的最大支出 export ANTHROPIC_MAX_THINKING_TOKENS="4000"

安装遇到问题的话，先检查Node版本，建议用Node 18以上，npm源也尽量保持默认，避免奇奇怪怪的依赖问题。

3.2 接入/部署Jev

Jev的接入有两种方式，根据你的场景来选：

第一种是本地部署。如果你有GPU机器，直接用Docker拉取官方镜像启动服务，暴露一个类似OpenAI的HTTP接口。本地部署的好处是调用完全免费（只耗电），数据不出内网，隐私层面更安心。但前提是机器要能跑得动，且并发量不能太高。

第二种是使用云端API。直接用官方或第三方托管的OpenAI兼容接口，灵活性和成本中等，适合不想自己折腾GPU环境的人。

我本地的做法是在Agent工程里加一层统一的模型网关，把“快模型”的base_url指向Jev服务，这样无论切换本地还是云端，都只需要改一个环境变量：

export FAST_MODEL_BASE_URL="http://localhost:8000/v1" export FAST_MODEL_NAME="jev" export FAST_MODEL_API_KEY="local-key"

3.3 一个可复用的Agent工程目录结构

这套方案跑起来之后，我建议把目录结构固定下来，否则循环一多很容易乱。

我常用的工程结构长这样：

agent-loop/ ├── agents/ │ ├── planner/ # 慢思考规划器，基于Claude Code │ ├── worker/ # 快思考执行器，基于Jev │ └── reviewer/ # 审查器，可快可慢 ├── tasks/ # 任务清单，每个任务一个md/json ├── loops/ # 循环状态和轨迹记录 ├── scripts/ # 循环控制脚本 ├── logs/ # 每次运行的日志 └── output/ # 最终产物

这个结构的好处是把“谁负责什么状态”拆得很清楚。循环控制脚本只负责调度，不同Agent只负责自己的产物，日志和输出分开存，出了问题能快速回溯到具体轮次。

4. 实操：搭建快慢思考的/loop Agent

4.1 先明确：什么任务交给慢脑，什么交给快脑

整个方案能不能省钱，全看分工是否合理。我的经验是三个字：抓大放小。

慢脑（Claude Code）只处理三件事：

• 任务拆解：把用户的一句话拆成可执行的子任务列表
• 方案评审：判断当前实现是否符合预期，是否需要调整方向
• 疑难修复：遇到快脑连续多轮无法解决的报错

快脑（Jev）则处理用力但不太需要思考的事情：

• 根据模板生成代码文件
• 批量修改配置/替换代码模式
• 生成单元测试桩
• 解析构建日志、整理错误信息
• 把中间结果转成结构化格式

我见过一个反面案例：让旗舰模型一边规划一边逐行写代码，结果同一件事被重复讨论了好几遍，成本直接翻了五倍。规划时只给结论，执行时只给指令，审查时才给上下文。这个原则帮我省掉了大量无效token。

4.2 实现一个基础/loop循环

下面这个示例用Python脚本演示了核心循环逻辑，我把快慢切换的开关放在了“当前轮次是否遇到阻塞”这个判定上：

import json import subprocess from openai import OpenAI slow_client = OpenAI( # Claude Code底层走Anthropic接口，这里做适配 api_key="your-key", base_url="...", # 实际项目中接到Claude Code的Agent代理 ) fast_client = OpenAI( api_key="local-key", base_url="http://localhost:8000/v1", ) TASK = "把项目里所有TODO标记整理成待办清单，并生成对应的测试文件" def slow_think(prompt): # 调用Claude Code做慢思考规划 return slow_client.chat.completions.create( model="claude-slow", messages=[{"role": "user", "content": prompt}] ) def fast_think(prompt): # 调用Jev做快思考执行 return fast_client.chat.completions.create( model="jev", messages=[{"role": "user", "content": prompt}] ) def stop_condition(round_no, output): # 循环停止条件：达到上限 or 验证通过 if round_no >= 5: return True return "PASS" in output if __name__ == "__main__": plan = slow_think(f"请拆解任务，给出子步骤清单：{TASK}") for i in range(5): result = fast_think(f"第{i+1}轮执行，任务计划：{plan}，请输出结果JSON") print(f"round {i+1}: {result}") if stop_condition(i, result): break if i == 2: # 连续多轮不过，切回慢脑调整方案 plan = slow_think(f"当前结果不达标，请重新规划：{result}")

代码本身只是一个骨架，但可以看到快慢切换的两种触发方式：一种是按轮次触发，连续几轮没通过就升级给慢脑；另一种是按复杂度触发，遇到无法解析的日志或异常再切慢脑。两种方式可以组合，后面会细说。

4.3 快慢切换策略：不只是“便宜优先”

快慢切换不是简单的“默认走Jev，出问题再找Claude Code”，那样容易出现劣质结果反复试错、浪费时间。我总结了三层策略：

第一层，任务级路由。在任务拆解阶段就判定这是一件“思考型”还是“执行型”工作。例如“修复所有TS类型报错”属于执行型，交给Jev；“设计这个模块的接口API”属于思考型，必须走Claude Code。

第二层，失败升级。给快脑的每轮执行配置“最大重试次数”。如果Jev连续重试两次仍无法解决，带着上下文完整切给Claude Code，让慢脑重新规划，而不是在快脑上无脑重试。

第三层，上下文裁剪。每轮循环只把当前步骤的输入传给模型，不要把整个项目历史都塞进去。很多成本爆炸，都是因为循环里每一轮都把上一轮输出原样塞回上下文，导致上下文越滚越长。我在脚本里限制了每次传给快脑的内容不超过固定的tokens，超长先做摘要再传入。

4.4 成本测算：90%是怎么省下来的

我以一个真实的代码重构任务为例，简单估算一下：

假设做一次中型项目的批量重构，总共需要执行10轮Agent循环。

旧方案：10轮全部走旗舰模型Claude，每轮平均消耗输入20000 tokens、输出4000 tokens。按旗舰模型定价折算，单轮成本约0.4美元，10轮总成本约4美元。

新方案：首轮规划走Claude，消耗高一些，约0.5美元；中间8轮执行走Jev，单轮成本约0.02美元，8轮总计0.16美元；最后一轮审查再走Claude，约0.3美元。总成本约0.96美元。

这样算下来，成本下降约76%。如果Jev通过本地部署运行，单轮成本接近零，把执行轮次里的成本几乎抹掉，整体降幅可以达到90%以上。我在实际项目里还做了一个优化：把审查任务的频率从“每轮都审查”降到“关键节点审查”，成本又往下压了一截。

这个表格只是量级参考，不同模型定价会变，但思路是成立的：把90%的token消耗移到低成本的“快脑”上，是成本模型里最有效的一刀。

5. 常见问题与排查技巧

5.1 安装和权限问题

Claude Code装好后，我发现最常见的问题集中在权限上。第一次运行要授权终端访问项目目录，很多人会漏掉这一步，导致Agent在循环里没有写文件权限，整个流程卡住。

我的建议是：在项目根目录跑一次claude并授权目录写入，然后用脚本运行前先加一个检查脚本，确认当前用户对output/、logs/有写权限。Jev本地部署则要检查端口是否被占用，以及是否能在容器里联网拉取镜像。

5.2 循环卡死和无限重试

循环最大的坑是“看似在跑，实际在原地打转”。尤其在快脑连续失败时，如果不加次数上限，脚本会一直调用下去，账单蹭蹭涨，结果还没变好。

我的排查思路是三步：第一，打开logs/看最近几轮的输出，确认到底有没有变化；第二，确认是否命中“失败升级”策略，如果连续两轮输出一模一样，立刻切慢脑重新规划；第三，检查停止条件，循环里必须同时有“成功退出”和“失败退出”两个出口，不能只靠模型自己判断。

5.3 成本失控怎么监控

就算是快慢分层，循环多了也难免超支。我给循环脚本挂了一个简单的cost记账中间件，每次调用模型后把token数和成本累加到一个JSON文件里，超过预算自动熔断：

if total_cost > budget: raise RuntimeError("Budget exceeded, loop stopped")

这个熔断机制帮了大忙。有一次某轮的输入包含了异常大的代码文件，上下文膨胀了三倍，如果没有预算熔断，那一次循环就能烧掉一天预算。

5.4 质量劣化和“看上去通过了”陷阱

用快脑执行时，最大的风险不是报错，而是“输出看着合理，实际是错的”。Jev这类轻量模型在生成测试、补全代码时，经常会一本正经地给出“貌似正确”的结果，但它没有真正验证过。

解决办法是在循环里加一道机械校验：如果快脑产出代码文件，先跑python -m py_compile或npm run build，只有过了编译再进入下一步。任何模型输出都不能直接当作最终产物，必须以验证命令的结果为准。这个原则值得刻在团队墙上。

5.5 人工介入点怎么设计

Human-in-the-loop不是一句口号，得在每个循环里明确“哪一步必须等人确认”。我一般设置两个强制人工检查点：一个在“慢思考规划完成之后”，确认方向是否符合预期；另一个在“关键文件变更前”，让真人看一眼diff再放行。

尤其是Agent自动改核心业务代码的场景，没有人工检查点就是在给自己埋雷。别指望模型自己判断“要不要改”，它在这类问题上的自觉性远没有想象中的高。

6. 扩展与进阶思路

6.1 用LangGraph/LangChain实现更复杂的人机协作

如果你觉得手写循环太裸，可以换成LangGraph或LangChain这类编排框架。它们内置了节点、状态管理和条件边，能更清晰地把“快脑”、“慢脑”、“人工审批”建模成一个个图节点。

例如可以在LangGraph里定义：plan节点用Claude Code，execute节点用Jev，review节点根据结果决定走“人工介入边”还是“继续循环边”。这套方式适合场景复杂、流程分支多的项目，能省掉大量手写调度代码。

6.2 给Agent加技能、记忆和MCP

快慢思考解决的是“成本”问题，但要真正让Agent好用，还得有技能（Skills）、记忆（Memory）和工具协议（MCP）。

技能就是一些预设的prompt片段或可复用流程，例如“如何生成符合规范的单测”，在快脑执行时自动附加上，能显著提升质量。记忆可以让Agent记住历史任务的经验，避免每次从零开始。MCP则是把外部数据源接入Agent的标准方式，比如让Agent直接查数据库、读API文档，省掉写一堆胶水代码的功夫。

6.3 多Agent并行与流水线化

当任务量变大时，可以把快脑Jev拆成多个Worker并行执行。比如重构一个大型项目时，规划层把几百个文件拆成若干个批次，每个Worker负责一批，并行跑Jev，最后由Claude Code统一审查合并。

这里要提醒一句：并行会带来上下文隔离问题，不同Worker之间不能互相污染数据。我用的方法是给每个Worker分配独立的目录和日志文件，最后统一汇总。并行度高的时候，成本依然比全旗舰模型低一个量级，但吞吐量能高出好几倍。

整套方案跑下来，我最大的体会是：AI Agent工程里最值钱的不再是“选哪个大模型”，而是“如何编排模型分工”。一个合理的快慢循环，能让便宜模型干出旗舰模型的效果，而旗舰模型只在关键路口出现。这个思路放到任何Agent项目里都适用。