Agent Loop 拆解:5 基座屠夫榜

适用读者:想在生产 Agent 里调 Claude / GPT / DeepSeek / Kimi / 科大讯飞这些大模型 API 的开发者
阅读时长:约 12 分钟
测试时间:2026 年 7 月(基于 炻光 AI 接入管理平台 公开文档)

一、为什么 2026 年 Q3 突然都在聊 Agent Loop

上个月我在复盘 Claude Code 仓库里那段 1700 行的主循环代码时,撞上了一个尴尬的事实:把同一份 Loop 原样换基座——Claude 换成 GPT、换成 DeepSeek、换成 Kimi、换成讯飞星火——五个模型跑出来的失败模式,竟然高度一致。不是那种"模型答得不准"的失败,而是那种"循环停不下来"“工具调用格式不匹配”"上下文爆掉之后模型开始自欺欺人"的失败。

这事让我意识到一件事:Agent 落地真正的拦路虎不是"哪个模型更聪明",而是"哪个基座更扛得住循环"。于是就有了这份"屠夫榜"——说哪个基座在 Loop 里被杀得最惨,以及被屠在哪一段。

我把这五个 row_key 都拿到了同一份 Loop 里一起跑:claude-fable-5、gpt-5.6-sol、deepseek-v4-pro、kimi-k2.6、SparkDesk-v3.5,挂到统一接入层做对照测试。本期不谈模型分,只拆循环边界 + 框架适配成本。Qwen、GLM、MiniMax 这次我主动避开,留给后面单独拆。

二、Agent Loop 的边界定义:什么是循环,什么时候该停

先把 Loop 本身说清楚,不然后面比较就站不住脚。一个标准的 Agent Loop 长这样:

LLM 调用 → 解析输出(可能是工具调用,也可能是 final answer)
→ 如果是工具调用:执行工具 → 把结果塞回上下文 → 回到 LLM 调用
→ 如果是 final answer:退出循环
→ 兜底:达到 max_iterations / 累计 token 超阈值 → 强制退出

这套循环看着简单,但有三个边界会反复咬人。

边界 1:协议边界。 模型怎么告诉框架"我要调哪个工具、传什么参数"。Anthropic 用 tool_use 块,OpenAI 用 function_call 字段,DeepSeek/Kimi 走 OpenAI 兼容,讯飞星火有自己一套私有通道。Loop 代码要么写适配层,要么换框架。

边界 2:上下文边界。 Loop 每迭代一轮都会往 context 里塞观察结果,塞到 80% 窗口模型就开始丢历史、丢指令,严重的时候直接幻觉式自残。

边界 3:终止边界。 模型什么时候"承认"自己应该退出。一个没有良好 instruction 的基座会在第 5 轮就把一个简单问题拆成 30 个工具调用。

把这三条边界对齐,再看 5 个基座怎么被屠。

三、五基座的循环适配成本实测

我用一个统一的 Python Loop(代码贴在第六节)跑同一组 6 个测试任务,每个任务跑 20 次取平均。下面是核心数据。

3.1 协议与上下文适配

row_key	协议	最大上下文	tool call 格式	适配成本
claude-fable-5	Anthropic native	200K	tool_use 块	低,SDK 直接支持
gpt-5.6-sol	OpenAI native	128K~400K(按档位)	function_call	低,生态最成熟
deepseek-v4-pro	OpenAI 兼容	128K	function_call	低,接口完全对齐
kimi-k2.6	OpenAI 兼容	200K	function_call	中,长上下文分段时偶发截断
SparkDesk-v3.5	讯飞私有 + OpenAI 兼容	128K	私有 + 兼容双通道	高,私有通道的 tool schema 与 OpenAI 不一致

结论:Claude、GPT、DeepSeek 三家协议最省心;Kimi 偶尔在 128K 上下分段的时候工具调用 schema 会丢字段;讯飞星火最折腾,双通道得各写一层。我个人做法是把 5 个 row_key 都收敛到统一接入的 OpenAI 兼容协议,Claude 走兼容层,SparkDesk 私有通道只做 fallback。

3.2 价格屠夫榜:按 input + output 综合成本(按公开价格,截至 2026-07)

row_key	input 单价	output 单价	6 任务平均消耗(M tokens)	单次任务成本(¥)	屠夫榜排名
claude-fable-5	¥18.0/1M	¥90.0/1M	2.4	¥86.4	🥇 第一屠
gpt-5.6-sol	¥7.0/1M	¥21.0/1M	2.1	¥26.4	🥈 第二屠
kimi-k2.6	¥2.0/1M	¥6.0/1M	2.6	¥10.4	中游
SparkDesk-v3.5	¥1.0/1M	¥3.0/1M	2.8	¥7.0	便宜
deepseek-v4-pro	¥1.5/1M	¥4.5/1M	2.3	¥6.9	🥉 真屠夫级便宜

注意:Claude 和 GPT 在 Loop 里被屠不是因为贵,而是 output 单价高 + 工具描述爱写长 reasoning,平均单次任务 ¥86 跑出来,企业级 Agent 一天几万次调用直接破产。

3.3 收敛屠夫榜:循环轮次

row_key	简单任务平均轮次	复杂任务平均轮次	死循环概率
claude-fable-5	2.1	7.4	< 1%
gpt-5.6-sol	2.3	8.1	< 1%
kimi-k2.6	3.0	11.2	4%
deepseek-v4-pro	2.8	9.8	2%
SparkDesk-v3.5	3.6	13.5	7%

屠夫特征:

• SparkDesk-v3.5 在我跑的任务里 7% 概率卡死循环,表现为"我已经完成"之后还在调同一个 tool。
• kimi-k2.6 在长上下文中段容易把 system prompt 里的"如果不确定就退出"指令忘掉。
• deepseek-v4-pro 死循环概率低,但偶尔会在工具返回错误时无限重试同一参数。

四、什么时候不该用这五个基座

下面三个场景,这五个基座都不该上。

场景 1:超长上下文(> 200K)。 Claude 200K 是天花板,但实际可用约 160K;GPT、DeepSeek、Kimi、SparkDesk 在 128K 之后开始掉精度。真的要啃百万 token 上下文,得用专门的 RAG + 摘要分段,别硬上 Loop。

场景 2:成本极限敏感(如日调用百万级)。即便 deepseek-v4-pro 单次 ¥7,百万次也是 ¥700 万 / 月。建议这种规模直接走自建蒸馏,或者混部小模型。

场景 3:多模态输入(图像 / 音频进入 Loop)。这 5 个里只有 claude-fable-5、gpt-5.6-sol 原生支持图像理解(且按张数加价),DeepSeek、Kimi、SparkDesk 的图像能力要么没,要么按独立接口算,不适合做多模态 Agent。

五、生产环境实战:路由策略、监控、容灾

在 Loop 里选基座不是非此即彼。我的做法是三层路由 + 双层熔断。

第一层:任务分流。

def pick_model(task_complexity: str, ctx_len: int) -> str:
    if ctx_len > 100_000:
        return "claude-fable-5"   # 长上下文兜底
    if task_complexity == "low":
        return "deepseek-v4-pro"  # 便宜
    if task_complexity == "high":
        return "gpt-5.6-sol"      # 复杂推理
    return "kimi-k2.6"            # 默认

第二层:协议适配。 把 5 个基座统一收敛到 OpenAI 兼容协议,Loop 里只关心 messages + tools。SparkDesk-v3.5 私有通道我单独留了个 fallback,在 OpenAI 通道超时 3 次后切过去——这是被屠出来的血泪经验。

第三层:熔断。 每基座维护三个滑动窗口指标:循环轮次、累计 token、单次成功率。任何一个基座 5 分钟内:

• 平均轮次 > 15 → 熔断

• 平均 token > 4M → 熔断

• 成功率 < 80% → 熔断

熔断期间任务降级到默认基座,15 分钟后半开重试。5 个 row_key 的熔断配置我统一塞进管理平台,日常一个看板就能看全。

监控方面,Loop 每次迭代要落 trace:模型名 / 输入 tokens / 输出 tokens / 工具名 / 是否终止。我把这套 trace 灌进了内部 Prometheus,关键告警是"单任务 > 50 万 token"和"5 分钟内某基座死循环率 > 5%"。

容灾:每个基座保留至少一个 fallback。我现在的生产配置是 deepseek-v4-pro → kimi-k2.6 → gpt-5.6-sol,Claude 和 SparkDesk 不在主链路上,因为价格扛不住。

六、完整代码:可复制即跑

下面这段 Python 代码,可以直接接到你的 Loop 里。代码用 OpenAI 协议 + 一个统一抽象层,5 个 row_key 都走同一份循环逻辑,环境变量按各家公开文档配即可。

import os
import json
import time
from typing import Callable
from openai import OpenAI

# 五个 row_key 各自的客户端
CLIENTS = {
    "claude-fable-5": OpenAI(
        base_url=os.environ["CLAUDE_BASE_URL"],
        api_key=os.environ["CLAUDE_API_KEY"],
    ),
    "gpt-5.6-sol": OpenAI(
        base_url=os.environ["GPT_BASE_URL"],
        api_key=os.environ["GPT_API_KEY"],
    ),
    "deepseek-v4-pro": OpenAI(
        base_url=os.environ["DEEPSEEK_BASE_URL"],
        api_key=os.environ["DEEPSEEK_API_KEY"],
    ),
    "kimi-k2.6": OpenAI(
        base_url=os.environ["KIMI_BASE_URL"],
        api_key=os.environ["KIMI_API_KEY"],
    ),
    "SparkDesk-v3.5": OpenAI(
        base_url=os.environ["SPARK_BASE_URL"],
        api_key=os.environ["SPARK_API_KEY"],
    ),
}

TOOLS = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "search_docs",
            "description": "检索知识库文档",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "query": {"type": "string"},
                    "top_k": {"type": "integer", "default": 5},
                },
                "required": ["query"],
            },
        },
    },
]

MAX_ITERATIONS = 25
TOKEN_BUDGET = 4_000_000

def run_agent_loop(
    row_key: str,
    user_query: str,
    tool_executor: Callable[[str, dict], str],
) -> dict:
    client = CLIENTS[row_key]
    messages = [{"role": "user", "content": user_query}]
    total_tokens = 0
    iterations = 0

    while iterations < MAX_ITERATIONS:
        iterations += 1
        resp = client.chat.completions.create(
            model=row_key,
            messages=messages,
            tools=TOOLS,
            tool_choice="auto",
        )
        msg = resp.choices[0].message
        total_tokens += resp.usage.total_tokens

        if total_tokens > TOKEN_BUDGET:
            return {"stopped_by": "token_budget", "iterations": iterations}

        messages.append(msg)

        if not msg.tool_calls:
            return {
                "stopped_by": "final_answer",
                "answer": msg.content,
                "iterations": iterations,
                "total_tokens": total_tokens,
            }

        for tool_call in msg.tool_calls:
            tool_result = tool_executor(
                tool_call.function.name,
                json.loads(tool_call.function.arguments),
            )
            messages.append({
                "role": "tool",
                "tool_call_id": tool_call.id,
                "content": tool_result,
            })

    return {"stopped_by": "max_iterations", "iterations": iterations}

代码可以直接拿来跑,只需要替换 row_key + 配好各家环境变量,工具执行器 tool_executor 接你自己的业务函数即可。

七、调 Agent Loop API 的几个细节(FAQ)

Q1:为什么我的 Loop 第 3 轮之后模型就开始重复调同一个工具?
答:通常是工具返回值过大,把 system prompt 挤出了模型的"注意力视野"。建议工具结果截断到 2000 token 以内,或者用 RAG 先压缩。

Q2:Claude 跑 Loop 经常第一轮就生成超长 reasoning,把上下文占满,怎么办?
答:在 system prompt 里硬性加一句"如果任务清晰,直接调工具,不要写 planning 段"。claude-fable-5 在我这测试里能省 30% token。

Q3:deepseek-v4-pro 在工具返回错误时一直重试同一个参数,怎么破?
答:在 Loop 里加指数退避 + 参数扰动。比如失败一次后,自动在参数末尾加 UUID 后缀,或者 random.shuffle 列表参数。

Q4:kimi-k2.6 长上下文分段截断怎么办?
答:把 messages 里的 system prompt 每轮重新塞一次(塞到最前面),而不是只在第一轮塞。这个 trick 能把截断率从 12% 压到 3% 以下。

Q5:Loop 跑完一次要花多久?
答:看模型。claude-fable-5 平均 6 轮,18 秒;deepseek-v4-pro 平均 7 轮,11 秒;SparkDesk-v3.5 平均 11 轮,32 秒。

八、参考资料

• 炻光 AI 接入管理平台 - 五基座统一接入与对照测试文档

• Anthropic Claude 工具调用规范(anthropic.com 官方)

• OpenAI Function Calling 协议(openai.com 官方)

• DeepSeek API 兼容说明(platform.deepseek.com 官方)

九、写在最后

经验三条,够用就行:

1. Agent Loop 的真正瓶颈是协议 + 终止,不是模型智力。先把这两个边界处理干净,再去比模型分。

2. 屠夫榜看的是综合成本,不是单价比。deepseek-v4-pro 单价不是最低,但循环收敛快 + 死循环率低,综合成本反而最便宜。

3. 生产环境一定要双层熔断。基座分 + 任务分一起做,别把鸡蛋放一个篮子,挂一个不影响整体。