LoopX：跨会话推进长周期 Agent 任务，目标与证据不丢

想让 Agent 连续几天推进同一件事，最容易断在两处：会话一结束，目标和之前的判断就散落在聊天记录里；换一个工具或一个人接手，又说不清哪些结果已经验证过。LoopX 是一个本地优先的控制面和研究工作台。README 说它为智能体和团队保存目标、决策、归属和证据，跨会话、跨运行时接着干。模型和工具仍由运行时提供；LoopX 负责状态，只在结果经过验证之后才写回。

上图是 README 里的 Goal 能力设置页。子 Agent 的最大并发数和允许委派的职责范围在这里设置，改动要先预览，再点击应用。

核心功能

LoopX 的核心是一份可以检查的本地状态，下面几项是 README 最先说明的能力。

• 目标、待办和决策留在项目里：Goal、Todo、等你决定的事项和证据都存在本地，会话结束和重启后仍在。loopx status 显示当前目标、待决事项和下一个 Todo。
• 每轮自动运行先过配额：自动轮次开始前执行 loopx quota should-run，只有通过验证的写回才计为一次消耗；安静跳过、预检失败和 dry-run 都不计入。
• Agent 有明确归属：已注册的 Agent 是对等关系，没有固定的领导者。认领待办用 loopx todo claim，验证后用 loopx todo update 记录改动。
• 一套状态对接多种宿主：README 列出 Codex App、Codex CLI、Claude Code、DeepSeek Harness、KunlunCode、OpenCode、Pi、ZCode、Antigravity CLI（agy）、Kiro CLI，以及 Cursor、shell 和自定义 runner。
• 研究过程可以回头看：Explore 记录假设与发现，默认关闭。Deep analysis 分析已登记的轨迹；打开页面或读取结果不触发模型调用，显式分析才使用你配置的宿主和账号。
• 人的授权不交给 Agent：危险权限、发布、生产写入和最终归属都留给人。受保护的改动先预览，再经你明确确认。

典型使用场景

LoopX 适合需要跨会话推进、同时保留人工闸门的工作，README 给出的例子有下面几类。

• 跨几天处理一批 PR 反馈：在 Codex 里用 $loopx 加上任务，LoopX 把它拆成 Todo，每轮的验证结果留在项目里，重新打开时先读取上一轮的状态和证据。
• 需要独立评审的代码改动：一个 Agent 基于另一个 Agent 的分析实现改动，再由独立评审检查后返回。README 的协作指南描述了这一流程，另外链接了一个三 Agent 协作演示。
• 定期巡检和报告：每日分诊、变更日志草稿和 PR 监控等预设可用 loopx preset list 查看，定期报告附带回执。

想看另一种多 Agent 分工方式，可以读 Claude Code 游戏工作室：它按真实游戏公司的层级安排角色，LoopX 则让已注册的 Agent 彼此对等。

README 最长的例子是创建者以 OpenViking 贡献者身份完成的问题修复，下图是它的任务图。README 说这组公开贡献从第一个 PR 到最近一次更新跨越 200 多小时，这是墙钟时间，不是模型连续运行的时间。

快速上手

LoopX 的安装只需一条 pip 命令，下面是 README 原文，需要 Python 3.11+ 和 Node.js 22.22.3+。

python3 -m pip install --upgrade loopx && loopx workflow-skills --install

装好后重启宿主，在项目里打开会话。在 Codex 里输入 $loopx 加上任务，Claude Code 用 /loopx <任务>。随后运行 loopx status，会看到目标、待决事项和下一个 Todo。

性能数据

LoopX 的基准数字来自 README 引用的 Long-Horizon Terminal-Bench（LHTB） 研究：46 个配对任务，三种模式都使用 GPT-5.6 Sol、max reasoning effort，并关闭 Web Search。README 正文没有写测试日期和硬件。

执行模式	平均奖励	严格通过率（≥0.95）	通过率（≥0.80）
Plain Codex	0.4218	7/46（15.2%）	12/46（26.1%）
原生 Codex Goal	0.4475	4/46（8.7%）	14/46（30.4%）
LoopX 1.0.3 Heartbeat	0.4948	7/46（15.2%）	15/46（32.6%）

README 报告 LoopX 的平均奖励比 Plain Codex 高 17.3%，比原生 Codex Goal 高 10.6%。但严格通过的任务数与 Plain Codex 相同，都是 7/46；平均奖励还计入部分完成的进度，所以它不等于完整解决的任务更多。每个任务和模式只跑了一次，README 也说明这些是观察结果，不是等预算的效率比较，也不是对 LoopX 效果的单独因果估计。

小结

LoopX 适合已经在用 Codex、Claude Code 或其它受支持宿主、想给长任务加上状态记录和人工闸门的个人或小团队。README 写明它不是完整的智能体平台、智能体运行时，也不是自主的生产控制器，所以不适合期待无人值守直接上线的人。许可证为 Apache-2.0，v0.4.8 起适用，更早的版本仍是 MIT。GitHub 把主语言标为 Python，README 说明事务、权限和恢复规则已迁到 TypeScript。截至 2026-10-21，仓库有 6,381 颗星。

有几件事要先知道。第一，使用统计默认开启，包括每天一次带随机 ID 的心跳和不含 ID 的 CLI 计数，README 写明不收集内容；可用 loopx usage-ping disable 或 LOOPX_USAGE_PING=0 关闭。第二，README 没有给出 LoopX 自身的价格：模型和工具由你的运行时提供，显式深度分析用你配置的宿主和账号。第三，从 1.x 升级前要先读迁移指南，安装不会静默转换已有状态。第四，Windows 预览版只能手动更新且需单独安装 CLI；macOS 应用是 ad-hoc 签名，没有公证。第五，200 多小时的案例衡量的是墙钟时间，不是模型连续运行，也不是无人值守的生产自治。README 的版权声明写的是 LoopX contributors，创建者是 GitHub 用户 @huangruiteng。我们只核对了 README 和仓库元数据，没有安装运行。