Agent 循环四路线全景 · 通用智能体定位在哪
问题："通用智能体（Claude Code/豆包）不是走 StateGraph 吧？"——对，它走 Prompt 驱动。四路线全景一次讲清：Prompt 驱动 / 图编译 / Reactive / 状态机，看通用智能体在哪里、Checkpoint/HITL 各路线怎么实现、行业怎么收敛、怎么选型。
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你的问题 → 四路线全景 → Prompt 驱动细节 → Checkpoint 显式 vs 隐藏 → 行业收敛 → 选型决策
四路线全景
Prompt/图/Reactive/状态机
光点 = 当前环节 · 通用智能体 = Prompt 驱动（Claude Code / 豆包），Checkpoint 藏在消息流里
四路线对比（谁控制循环流转）—
Prompt 驱动循环控制权在 Prompt 里，框架是纯管道Claude Code · 豆包
图编译编译为确定性图拓扑 + 条件边Spring AI StateGraph
ReactiveHook 事件链 + flatMap 并发AgentScope Reactor
状态机State 枚举 + switch(next()) 显式转换某编码助手
就绪点 ▶ 播放，看通用智能体为什么走 Prompt 驱动。四路线全景
⚡ 运行时动作：正在发生什么💡 知识讲解：为什么这么设计
知识点一句话总结：Agent Loop 不是"哪个更好"，是"你的场景要确定性还是要灵活性"。四条路线：Prompt 驱动（Claude Code/豆包，循环控制权在 Prompt，没有显式图拓扑，运行时仍有 query loop，靠 程序化计数器 + MAX_STEPS 兜底）｜ 图编译（Spring AI StateGraph，条件边 + Checkpoint 显式）｜ Reactive（AgentScope Reactor，Hook 链 + flatMap 并发）｜ 状态机（某编码助手，State 枚举显式转换）。通用智能体 = Prompt 驱动，它没有 StateGraph 的显式 Checkpoint——"Checkpoint"藏在消息流里（状态全在 messages，断点恢复=重新加载上下文）。选型：要审计→图；要高并发→Reactor；要灵活→Prompt 驱动；要确定→状态机；纠结→混合（StateGraph 主流程 + Claude Code 风格子任务）。