Agent Framework 中使用 Loop 构建循环工作流
目录
示例场景
核心代码实现
指定入口节点
建立第一次执行路径
建立反馈回路
指定最终输出
GuessNumberExecutor 的作用
JudgeExecutor 的作用
Loop Workflow 的终止条件
Loop 与普通 Workflow 的区别
小结
在前面的文章中，我们介绍了顺序执行、条件边、Switch、Fan-Out 等 Workflow 编排方式。 这些示例都有一个共同特点：Workflow 会沿着预先定义好的路径不断向前执行，直到结束。 但在实际业务场景中，有些任务并不是一次执行就能完成的。
例如搜索系统可能需要不断迭代查询结果；规划系统可能需要根据执行结果调整下一步计划； AI Agent 也可能需要经过多轮推理才能得到最终答案。
对于这类场景，Workflow 需要具备循环执行的能力。
本篇文章通过一个简单的猜数字游戏，介绍 Agent Framework 中如何构建 Loop Workflow。
示例场景
在前面的示例中，Workflow 通常沿着预先定义好的路径向前执行。每个节点只会执行一次，流程执行完成后 Workflow 也随之结束。
但有些任务并不能一次完成，而是需要根据执行结果不断调整下一步动作。
例如搜索问题时，需要根据结果重新调整查询条件；规划任务时，需要根据执行结果不断修正计划；而在本示例中，系统需要不断调整猜测范围，直到找到正确答案。
为了演示这种场景，我们使用一个简单的猜数字游戏作为示例。
假设目标数字为：
42系统并不知道正确答案，而是通过二分查找算法不断缩小猜测范围。
当猜测结果过大时，缩小上界；
当猜测结果过小时，提高下界；
然后重新计算下一次猜测值。
整个过程如下图所示：
从图中可以看到，左侧展示的是二分查找不断缩小搜索范围的过程，而右侧展示的是对应的 Workflow 结构。
当 GuessNumberExecutor 产生猜测值后，会交给 JudgeExecutor 进行判断。
如果数字过大，则返回 Above；
如果数字过小，则返回 Below；
然后再次回到 GuessNumberExecutor，根据新的范围计算下一次猜测值。
这个过程会不断重复，直到猜中目标数字。
因此，这类场景已经不适合使用传统的线性 Workflow，而需要 Workflow 具备循环执行能力。
两个 Executor 会不断交替执行：
GuessNumberExecutor ↓ JudgeExecutor ↓ GuessNumberExecutor直到满足结束条件，Workflow 才会结束。
这也是本示例要介绍的核心能力：
Workflow 不再是一条固定向前推进的流水线，而是能够根据执行结果回到之前的节点，从而形成一个循环工作流（Loop Workflow）。
核心代码实现
整个 Workflow 的定义非常简单：
var workflow = new WorkflowBuilder(guessNumberExecutor) .AddEdge(guessNumberExecutor,judgeExecutor) .AddEdge(judgeExecutor,guessNumberExecutor) .WithOutputFrom(judgeExecutor) .Build();虽然代码只有几行，但它完整构建了一个循环工作流。
指定入口节点
首先创建入口节点：
var workflow = new WorkflowBuilder( guessNumberExecutor)这里的GuessNumberExecutor是整个 Workflow 的起点。
它负责根据当前已知范围计算下一次猜测结果。
Workflow 启动后，首先进入这个节点。
建立第一次执行路径
接下来：
.AddEdge( guessNumberExecutor, judgeExecutor)当系统产生一个猜测数字后，交给JudgeExecutor判断结果。
建立反馈回路
然后是整个示例最关键的一行：
.AddEdge( judgeExecutor, guessNumberExecutor)这条边把：
JudgeExecutor重新连接回：
GuessNumberExecutor形成一个闭环：
GuessNumberExecutor ↓ JudgeExecutor ↓ GuessNumberExecutor ↓ JudgeExecutor这也是 Loop Workflow 的核心。
Workflow 不再是一条直线，而是形成了一个反馈回路。
只要没有满足结束条件，流程就会持续运行。
指定最终输出
最后：
.WithOutputFrom(judgeExecutor)指定 Workflow 的最终输出来自：
JudgeExecutor只有当数字被成功猜中时：
await context.YieldOutputAsync(...)才会产生最终结果。
Workflow 也会随之结束。
GuessNumberExecutor 的作用
GuessNumberExecutor负责产生猜测数字。
为了提高效率，它没有随机猜测，而是采用二分查找算法。
内部维护两个状态：
public int LowerBound { get; private set; } public int UpperBound { get; private set; }表示当前可能的数字范围。
例如：
1 ~ 100第一次猜测：
50如果收到：
Above说明数字更小。
于是：
1 ~ 49再次取中间值：
25如果收到：
Below说明数字更大。
于是：
26 ~ 49如此循环。
核心计算逻辑如下：
private int NextGuess => (this.LowerBound + this.UpperBound) / 2;每次都取当前范围的中间值。
因此猜测次数会快速收敛。
JudgeExecutor 的作用
JudgeExecutor负责判断当前猜测是否正确。
核心逻辑如下：
if (message == this._targetNumber) { await context.YieldOutputAsync(...); } else if (message < this._targetNumber) { await context.SendMessageAsync( NumberSignal.Below); } else { await context.SendMessageAsync( NumberSignal.Above); }如果猜中：
Workflow 输出结果 Workflow 结束如果数字偏小：
发送 Below如果数字偏大：
发送 Above然后 Workflow 继续回到：
GuessNumberExecutor进行下一轮猜测。
Loop Workflow 的终止条件
很多开发者第一次看到循环工作流时都会有一个问题：
Workflow 会不会无限循环？答案取决于是否存在终止条件。
在当前示例中：
message == _targetNumber就是终止条件。
一旦满足：
await context.YieldOutputAsync(...)Workflow 就会产生最终输出。
后续不再发送新的消息。
循环自然结束。
因此：
GuessNumberExecutor ↔ JudgeExecutor虽然形成了环路，但并不会无限执行。
Loop 与普通 Workflow 的区别
普通 Workflow 更像是一条固定流水线,而 Loop Workflow 则允许 Workflow 根据执行结果重新回到前面的节点：
直到满足终止条件。
这种模式特别适合：
搜索与迭代优化
自动规划与修正
多轮推理
Agent 自我反思
Human-in-the-Loop 交互
很多复杂 Agent 系统本质上都建立在 Loop Workflow 之上。
小结
本示例介绍了 Agent Framework 中的 Loop Workflow。
通过两条普通的 Edge，Workflow 在GuessNumberExecutor与JudgeExecutor之间形成了一个反馈回路，从而实现循环执行。
与顺序执行相比，Loop Workflow 的核心特点在于：Workflow 可以根据执行结果重新回到之前的节点，而不是始终沿着固定路径向前推进。
在实际项目中，Loop 往往是实现多轮推理、自动规划以及复杂 Agent 行为的重要基础能力。
源代码地址
https://github.com/bingbing-gui/dotnet-agent-playbook/tree/master/src/ai-agent/Agent-Framework/43-Loop
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