2025f0babb
- raw: raw/xpost/2026-07-18_healthranger-kimi-k3-anthropic-panic.md - wiki: concepts/llm/kimi-k3.md (new concept page) - wiki: institutions/moonshot-ai.md (updated with Kimi K3 section) - wiki: index.md (77. update, new LLM entry + raw source) - wiki: log.md (ingest entry) - fix: broken links in agent-loops.md + graph-based-agents.md Kernaussagen: ~8x cheaper than Claude, open source July 27, safeguard controversy (curcumin/cyclospora block vs. free answer), AI bubble thesis from HealthRanger (Mike Adams).
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created: 2026-07-18
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updated: 2026-07-18
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sources:
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- xpost/2026-07-18_steipete-loops-vs-graphs.md
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tags: [concept, agents, loops, react, loop-engineering, orchestration, agent-architecture]
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people: [peter-steinberger]
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# Agent Loops (Loop Engineering)
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> *"You shouldn't be prompting coding agents anymore. You should be designing loops that prompt your agents."*
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> — @steipete
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## Definition
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Das **ReAct-Pattern** (Reason + Act) ist die fundamentale Agentenschleife: Ein Agent erhält einen Prompt, führt einen Tool-Call aus, bewertet das Ergebnis, trifft eine Entscheidung und wiederholt den Zyklus. Diese einfache `while-true`-Schleife ist der Ausgangspunkt der meisten Agent-Architekturen.
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```
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[Prompt] → [Reason] → [Act (Tool-Call)] → [Observe Result] → [Decide] → [Loop or Done]
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```
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## Peter Steinbergers "Loop Engineering"
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Peter Steinberger (@steipete) hat das Loop-Konzept systematisiert und professionalisiert. Statt einer einfachen while-true-Schleife propagiert er **explizite, verschachtelte Loops** mit klaren Verantwortlichkeiten:
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### 1. Agent-Loop (Write → Test → Verify → Retry)
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Der primäre Arbeitszyklus eines Coding-Agenten:
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- **Write:** Code generieren
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- **Test:** Ausführen und Ergebnis prüfen
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- **Verify:** Qualität und Korrektheit validieren
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- **Retry:** Bei Fehlern iterieren
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### 2. Verifier-Loop (Self-Correction)
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Ein separater Loop, der die Arbeit des Agent-Loops überwacht:
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- Prüft die eigene Arbeit kritisch
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- Zwingt zu Retries, wenn Qualitätsstandards nicht erreicht werden
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- Bricht bei wiederholtem Scheitern ab (Fail-Fast)
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### 3. Meta-Loop (Continuous Improvement)
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Ein Loop, der den Agenten selbst verbessert — auch während der Entwickler schläft:
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- Analysiert Fehlermuster über mehrere Sessions
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- Passt Prompts und Konfiguration an
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- Baut eine Wissensbasis aus erfolgreichen und fehlgeschlagenen Iterationen auf
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[Meta-Loop] ──→ [Agent-Loop: Write → Test → Verify → Retry]
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↑ ↓ (bei Fehlern)
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└────────── [Verifier-Loop: Prüft → Zwingt Retry → Fail-Fast]
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## Vorteile von Loops
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- **Einfach:** Leicht zu verstehen und zu implementieren
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- **Verständlich:** Der Kontrollfluss ist linear und nachvollziehbar
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- **Flexibel:** Kann für jede Aufgabe angepasst werden
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- **Keine Abhängigkeiten:** Funktioniert ohne spezielle Frameworks
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- **Debugging-freundlich:** Jeder Loop-Schritt ist isoliert testbar
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## Nachteile von Loops
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- **State-Management:** Muss selbst gebaut werden — kein eingebauter Persistenz-Mechanismus
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- **Persistenz:** Bei Unterbrechung geht der Loop-Status verloren (kein Checkpointing)
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- **Debugging:** Kein visuelles Tracing — Log-Analyse ist die einzige Debugging-Methode
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- **Human-in-the-Loop:** Muss selbst implementiert werden (keine nativen Approval-Gates)
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- **Parallelität:** Schwierig zu parallelisieren — Loops sind inhärent sequentiell
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- **Skalierung:** Bei komplexen Workflows werden Loops schnell unübersichtlich (Spaghetti-Loops)
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## Verwandte Konzepte
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- **ReAct-Pattern** — Das fundamentale Reason+Act-Pattern
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- [[graph-based-agents.md]] — Graph-basierte Alternative (LangGraph)
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- **Tool-Use** — Tool-Call-Mechanismen in Agenten
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- [[../../architecture/agent-orchestration.md]] — Übergeordnete Orchestrierungs-Patterns
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## Quellen
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- @steipete: "Are we still talking loops or did we shift to graphs yet?" — https://x.com/steipete/status/2078277297791189132
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- ReAct-Pattern: https://react-lm.github.io/
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- LangGraph Overview: https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/overview
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