Langgraph Loop Control Strategies 循环控制策略

Loop Control Strategies 循环控制策略1. Counter-Based Loops基于计数器的循环if state[iteration] MAX_ITERATIONS: return continue逻辑依靠迭代次数限制循环规则如果当前迭代次数小于最大迭代上限继续执行循环到达上限强制终止防止无限循环适用场景Agent 迭代搜索、LLM 多轮思考设置最大轮次做硬约束2. Quality-Based Loops基于结果质量的循环if state[confidence_score] THRESHOLD: return refine_search逻辑依据输出置信度 / 质量阈值判断规则置信分数低于预设阈值 → 启动优化、重新检索、修正推理适用场景RAG 检索增强、事实核查、答案可信度校验结果不够可靠就迭代优化3. Content-Based Loops基于内容分析的循环if need more info in state[analysis]: return gather_more逻辑解析文本分析结论驱动循环规则分析结果识别出现信息不足标记触发新一轮信息搜集适用场景自主调研 Agent、工具调用循环AI 自主判断缺少资料主动再次查询三种策略对比总结表格策略判断依据优点短板计数器循环迭代轮次简单稳定杜绝死循环无法感知结果好坏轮次够就停止可能输出劣质答案质量循环置信度指标按需迭代结果达标即可停止需要可量化的评分指标内容循环文本语义分析高度贴近人类思考模式自主识别信息缺口LLM 文本判断存在不确定性工程常用组合方案生产级 Agent 一般组合使用先判断iteration MAX_ITERATIONS → 终止兜底防死循环 再判断confidence_score THRESHOLD → refine 再判断分析文本缺少信息 → gather_more 全部不满足 → 输出最终结果