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来源：小宇宙
📝 本期摘要
Hao的游戏PM笔记本期拆解了 2024 到 2026 年人和 AI 协作方式的四次重心转移，把 Agentic Loop、Plan Mode、Goal Mode 三个概念串成一条主线：Loop 是发动机、Plan 是方向盘、Goal 是巡航定速。Hao 结合十年游戏项目管理经验，讲清了 Agentic Loop 从 2022 年 ReAct 论文到 2025 年底成为主流实践的拐点，拆解了 Plan Mode「先看图纸再动工」和 Goal Mode「执行与审查必须分开」这两个设计背后的管理逻辑，落点是 Loop Engineering 时代项目管理者如何从执行者变成循环的设计者。
❓ 本期讨论了这些问题
* Agentic Loop 到底是什么，为什么 2022 年的论文要等到 2025 年底才真正火起来？
* Plan Mode 和 Goal Mode 有什么区别，分别该在什么场景下用？
* 为什么说「干活的人不能自己批作业」是 Goal Mode 最关键的设计？
* AI 编程时代的版本管理该怎么做，能不能把版本收敛当成一个可设计的循环？
* Sprint、PDCA 这些敏捷方法论，和 AI agent 的循环是同一回事吗？
🔥 本期核心内容
1. Agentic Loop 是所有 AI agent 的骨架
它来自 2022 年的 ReAct 论文，循环就四步：想、做、看结果、再重复。理论早就有，但要等到 2025 年底模型能跨文件写功能、自己跑测试和修错，循环才靠谱到可以放手多跑几圈——一个被反复提到的例子是用六百多行代码加一张显卡、两天自动跑七百个实验。
2. Plan Mode 是循环启动前的刹车
开启后 AI 处于只读状态，先把要改的文件、依赖和影响列成计划给人审，批准了才动手。判断要不要用，看三个信号：改动碰三个以上文件、碰数据库/支付/权限等高风险区、或你自己心里没底。
3. Goal Mode 把执行和审查分开
你只定一个可验证的终点条件，AI 自主跑，由一个单独的小模型当裁判判断是否达成。写目标有四件套：终点目标、验证方式、约束条件、安全阀。安全阀尤其重要，无人值守的循环会闷声烧钱（一轮约是单次聊天的四到十五倍算力）。
4. Loop Engineering 时代，管理者从执行者变成循环设计者
写 Goal 的四件套，本质就是写 Sprint Goal、写验收标准该做的事。把版本收敛、外包验收这类环节定义成可验证的循环条件，执行就能交给机制甚至 agent；AI 越自主，越逼着人把「完成的定义」写得更精确。
🏷️ 本期提到的人物与概念
概念：智能体循环 / Agentic Loop、推理加行动 / ReAct (Reasoning + Acting)、计划模式 / Plan Mode、目标模式 / Goal Mode、循环工程 / Loop Engineering、马具工程 / Harness Engineering、上下文工程 / Context Engineering、提示词工程 / Prompt Engineering、版本管理 / Version Management、敏捷与冲刺 / Agile · Sprint · Scrum、美术外包验收 / Art Outsourcing Acceptance
人物：安德烈·卡帕西 / Andrej Karpathy、Boris Cherny、Addy Osmani
🔗 延伸话题
Q：AI 编程的版本管理和传统游戏版本管理有什么不一样？
A：核心差别在于谁来执行。传统版本收敛靠人盯进度，AI 时代可以把「什么叫可封板、哪些模块这版不动、跑到哪个节点必须复盘」定义成可验证的循环条件，执行交给机制甚至 agent。具体怎么落到研发流程，可参考 pmnote.ai/articles 里的版本管理拆解。
Q：Sprint Goal 和 Goal Mode 里的「目标」是一回事吗？
A：写法上几乎一致——都要终点目标、验证方式、约束条件和安全阀。区别是 AI agent 不会像 QA 那样回头找你确认模糊点，所以验收标准必须比给人看时写得更精确。
Q：游戏美术管线能用这套循环思路吗？
A：可以，尤其是外包验收这种重复环节。把验收标准（分辨率、规范、命名、交付格式）写成可机器判定的条件，就能用循环减少人工逐件检查的成本。
Q：Plan Mode 适合什么样的改动？
A：三个信号——改动碰三个以上文件、碰数据库/支付/权限等高风险区、或你自己心里没底。改错别字、问问题这种就不必开，反而浪费时间。
🌐 About This Episode
In this episode of Hao's Game PM Notes, Hao breaks down three buzzwords from the AI coding world — Agentic Loop, Plan Mode, and Goal Mode — and traces the four-stage shift from Prompt to Context to Harness to Loop Engineering. Drawing on ten years of game project management experience, Hao argues that as AI agents grow more autonomous, the game PM's real job shifts from executing tasks to designing the loops: writing verifiable acceptance criteria, version-control cadences, and the safety valves that keep autonomous agents on track.
📌 关于 Hao的游戏PM笔记
「Hao的游戏PM笔记」是一个专注游戏项目管理的垂直内容品牌，覆盖游戏PM知识体系、转行路径、AI提效与行业观察。
主理人 Hao，10年游戏行业经验，策划转项目经理，持有 PMP / PMI-ACP / PSM / PSPO 认证。
📚 系列课程：
* 《游戏项目管理14讲》——从零基础到游戏PM体系搭建
* 《从执行者到架构师》——进阶项目管理方法论
* 《游戏美术项目管理基础》——美术管线、外包管理与验收标准
* 《游戏人的AI第一课，从旁观者到驾驭者》——从AI旁观者到驾驭者的认知升级
* 《游戏PM的AI实战手册》——AI工具在游戏项目管理中的深度实战应用
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📖 本期延伸阅读
pmnote.ai/articles
Hao的游戏PM笔记本期拆解了 2024 到 2026 年人和 AI 协作方式的四次重心转移，把 Agentic Loop、Plan Mode、Goal Mode 三个概念串成一条主线：Loop 是发动机、Plan 是方向盘、Goal 是巡航定速。Hao 结合十年游戏项目管理经验，讲清了 Agentic Loop 从 2022 年 ReAct 论文到 2025 年底成为主流实践的拐点，拆解了 Plan Mode「先看图纸再动工」和 Goal Mode「执行与审查必须分开」这两个设计背后的管理逻辑，落点是 Loop Engineering 时代项目管理者如何从执行者变成循环的设计者。
❓ 本期讨论了这些问题
* Agentic Loop 到底是什么，为什么 2022 年的论文要等到 2025 年底才真正火起来？
* Plan Mode 和 Goal Mode 有什么区别，分别该在什么场景下用？
* 为什么说「干活的人不能自己批作业」是 Goal Mode 最关键的设计？
* AI 编程时代的版本管理该怎么做，能不能把版本收敛当成一个可设计的循环？
* Sprint、PDCA 这些敏捷方法论，和 AI agent 的循环是同一回事吗？
🔥 本期核心内容
1. Agentic Loop 是所有 AI agent 的骨架
它来自 2022 年的 ReAct 论文，循环就四步：想、做、看结果、再重复。理论早就有，但要等到 2025 年底模型能跨文件写功能、自己跑测试和修错，循环才靠谱到可以放手多跑几圈——一个被反复提到的例子是用六百多行代码加一张显卡、两天自动跑七百个实验。
2. Plan Mode 是循环启动前的刹车
开启后 AI 处于只读状态，先把要改的文件、依赖和影响列成计划给人审，批准了才动手。判断要不要用，看三个信号：改动碰三个以上文件、碰数据库/支付/权限等高风险区、或你自己心里没底。
3. Goal Mode 把执行和审查分开
你只定一个可验证的终点条件，AI 自主跑，由一个单独的小模型当裁判判断是否达成。写目标有四件套：终点目标、验证方式、约束条件、安全阀。安全阀尤其重要，无人值守的循环会闷声烧钱（一轮约是单次聊天的四到十五倍算力）。
4. Loop Engineering 时代，管理者从执行者变成循环设计者
写 Goal 的四件套，本质就是写 Sprint Goal、写验收标准该做的事。把版本收敛、外包验收这类环节定义成可验证的循环条件，执行就能交给机制甚至 agent；AI 越自主，越逼着人把「完成的定义」写得更精确。
🏷️ 本期提到的人物与概念
概念：智能体循环 / Agentic Loop、推理加行动 / ReAct (Reasoning + Acting)、计划模式 / Plan Mode、目标模式 / Goal Mode、循环工程 / Loop Engineering、马具工程 / Harness Engineering、上下文工程 / Context Engineering、提示词工程 / Prompt Engineering、版本管理 / Version Management、敏捷与冲刺 / Agile · Sprint · Scrum、美术外包验收 / Art Outsourcing Acceptance
人物：安德烈·卡帕西 / Andrej Karpathy、Boris Cherny、Addy Osmani
🔗 延伸话题
Q：AI 编程的版本管理和传统游戏版本管理有什么不一样？
A：核心差别在于谁来执行。传统版本收敛靠人盯进度，AI 时代可以把「什么叫可封板、哪些模块这版不动、跑到哪个节点必须复盘」定义成可验证的循环条件，执行交给机制甚至 agent。具体怎么落到研发流程，可参考 pmnote.ai/articles 里的版本管理拆解。
Q：Sprint Goal 和 Goal Mode 里的「目标」是一回事吗？
A：写法上几乎一致——都要终点目标、验证方式、约束条件和安全阀。区别是 AI agent 不会像 QA 那样回头找你确认模糊点，所以验收标准必须比给人看时写得更精确。
Q：游戏美术管线能用这套循环思路吗？
A：可以，尤其是外包验收这种重复环节。把验收标准（分辨率、规范、命名、交付格式）写成可机器判定的条件，就能用循环减少人工逐件检查的成本。
Q：Plan Mode 适合什么样的改动？
A：三个信号——改动碰三个以上文件、碰数据库/支付/权限等高风险区、或你自己心里没底。改错别字、问问题这种就不必开，反而浪费时间。
🌐 About This Episode
In this episode of Hao's Game PM Notes, Hao breaks down three buzzwords from the AI coding world — Agentic Loop, Plan Mode, and Goal Mode — and traces the four-stage shift from Prompt to Context to Harness to Loop Engineering. Drawing on ten years of game project management experience, Hao argues that as AI agents grow more autonomous, the game PM's real job shifts from executing tasks to designing the loops: writing verifiable acceptance criteria, version-control cadences, and the safety valves that keep autonomous agents on track.
📌 关于 Hao的游戏PM笔记
「Hao的游戏PM笔记」是一个专注游戏项目管理的垂直内容品牌，覆盖游戏PM知识体系、转行路径、AI提效与行业观察。
主理人 Hao，10年游戏行业经验，策划转项目经理，持有 PMP / PMI-ACP / PSM / PSPO 认证。
📚 系列课程：
* 《游戏项目管理14讲》——从零基础到游戏PM体系搭建
* 《从执行者到架构师》——进阶项目管理方法论
* 《游戏美术项目管理基础》——美术管线、外包管理与验收标准
* 《游戏人的AI第一课，从旁观者到驾驭者》——从AI旁观者到驾驭者的认知升级
* 《游戏PM的AI实战手册》——AI工具在游戏项目管理中的深度实战应用
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