AI Agent中的 ReAct 和 Ralph Loop对比说明在过去的两年中，AI 编程助手迅速从“辅助补全”走向“自主执行”，但其底层逻辑仍深受传统提示工程范式的限制。开发者普遍遭遇一个共性困境：大语言模型（LLM）在主观判断任务“已完成”时便主动退出，而这一判断往往与客观可验证的成功标准存在偏差。这种偏差导致了频繁的人工干预、上下文丢失以及开发效率的隐性损耗。尽管 ReAct、Plan-and-Execute 等智能体框架试图通过内部推理循环提升自主性，它们仍无法绕过 LLM 对“完成”的自我定义缺陷。正是在这一背景下，一种名为 Ralph Loop 的极简范式