目标驱动与 Ralph 循环：控制智能体开销
更新于 August 16, 2026 · 首次发布 August 16, 2026
开放式任务（如大型代码重构）极易陷入成本失控。DeepSeek Harness 通过“步骤 (Step)、轮次 (Turn)、循环轮数 (Round)”以及 Ralph 循环 构建了严密的控制边界。
概念分层：Step、Turn 与 Round
- Step: 一次模型推理调用及触发的工具执行，是计费的原子单位。
- Turn: 一次完整的用户交互与智能体响应周期。
- Round: 针对持久化目标（Goal）的一轮高级策略执行。
Ralph 循环：重置上下文以节约 Token
当智能体在长上下文中不断受挫时，上下文会充满历史错误。Ralph 循环通过优雅重置当前上下文、仅保留核心目标和进度快照，实现有意识的重新开始，大幅降低输入 Token 账单。
常见问题
什么是 Ralph 循环？
它是一种上下文压缩与重置机制，在保留最终目标的同时清空过往冗余历史，有效遏制长上下文的 Token 浪费。
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