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第 1 章 · 主循环：一条指令怎么变成一串动作

这章讲整个 agent 的心脏：SandboxAgent.run。读完你能说清「看→想→做→观察」四拍是怎么转的、记忆怎么攒、工具怎么被模型调用、循环什么时候停。

1.1 它要解决的小问题​

模型只会输出文字，但操作电脑需要一连串动作，而且每个动作的结果会改变屏幕。所以不能一次问完，必须：做一步 → 看看变成什么样 → 再决定下一步。这就是一个闭环反馈循环。

1.2 思路 / 直觉：四拍节奏​

每一圈循环，agent 依次做四件事：

拍子干什么谁来做
看（Perceive）截屏，让 vision 模型描述屏幕、判断任务是否完成append_screenshot + vision 模型
想（Decide）让 action 模型基于描述决定调哪个工具action 模型
做（Act）执行工具：点击 / 打字 / 跑命令各 @tool 方法
观察（Observe）把工具返回值作为「观察」写回记忆追加到 self.messages

关键：每一步的截图、想法、动作、观察都追加进同一条记忆 self.messages，下一圈模型就带着完整历史再看再想。

1.3 图示：一圈循环的数据流​

怎么读：从上到下是一圈 while 迭代内发生的事；右边标注写进记忆的内容。命中 stop 才跳出。

  ┌─ while should_continue ───────────────────────────────────┐
  │                                                            │
  │  set_timeout(60)   ← 每圈续命，防沙箱超时回收               │
  │        │                                                   │
  │        ▼                                                   │
  │  append_screenshot()  ── 截图 + vision 模型描述屏幕          │
  │        │                        └─▶ 写入记忆: THOUGHT(描述)  │
  │        ▼                                                   │
  │  action_model.call(记忆, tools)  ── 决定动作               │
  │        │  返回 (content, tool_calls)                       │
  │        │           └─▶ 写入记忆: THOUGHT(content)          │
  │        ▼                                                   │
  │  for tool_call in tool_calls:                             │
  │        ├─ name == "stop" ? ─── 是 ──▶ should_continue=False │
  │        │                             break（跳出循环）      │
  │        └─ 否:                                              │
  │             写入记忆: ACTION(tool_call json)               │
  │             result = call_function(name, params) ── 执行   │
  │             写入记忆: OBSERVATION(result)                  │
  │                                                            │
  └────────────────────────────────────────────────────────────┘

1.4 原理演示（示意，非源码）​

把循环骨架抽出来看，去掉日志和细节：

# 示意，非源码：主循环的骨架
def run(self, instruction):
    self.messages.append(Message(f"OBJECTIVE: {instruction}"))  # 目标进记忆
    should_continue = True
    while should_continue:
        self.sandbox.set_timeout(60)                # 每圈给沙箱续命
        description = self.append_screenshot()      # 看：截图 + 描述
        content, tool_calls = action_model.call(    # 想：决定动作
            [system_msg, *self.messages, description_msg], tools
        )
        should_continue = False
        for call in tool_calls:                     # 做 + 观察
            if call["name"] == "stop":               # 模型说做完了
                should_continue = False; break
            should_continue = True
            result = self.call_function(call["name"], call["parameters"])
            self.messages.append(Message(f"OBSERVATION: {result}"))

重点看：should_continue 默认每圈先设 False，只有出现非 stop 的工具调用才翻回 True——没有动作可做时循环自然停下。

1.5 真实实现​

主循环在 SandboxAgent.run（os_computer_use/sandbox_agent.py:171-215）。真实代码里，「想」这一步的 prompt 是三段拼起来的——系统提示 + 完整记忆 + 当前截图描述：

  • sandbox_agent.py:181-196：action_model.call([...], tools) 把系统提示、*self.messages、以及内嵌 append_screenshot() 的描述一起喂给 action 模型，附上 tools 让它做工具调用。
  • sandbox_agent.py:201-215：遍历 tool_calls，stop 则 break；否则 call_function 执行、把 OBSERVATION 写回记忆。

「看」这一步在 SandboxAgent.append_screenshot（sandbox_agent.py:152-169）：它把截图 + 一段格式化 prompt 发给 vision 模型，要求模型按固定模板回答——"目标是…/我在屏幕上看到…/所以目标是[完成|未完成]/下一步是…"。这个模板逼模型先罗列屏幕元素、再判断是否收工，是让弱一些的开源模型也能稳定输出的关键技巧。

1.6 工具是怎么注册和调用的​

工具（tool）= agent 能对电脑做的动作。本项目用一个类内装饰器 + 模块级字典的小巧设计。

注册： 模块级有个 tools dict（sandbox_agent.py:15-20），初始只含 stop。SandboxAgent.tool 是个装饰器（sandbox_agent.py:54-59），每装饰一个方法就把它的描述和参数塞进 tools：

# 真实源码摘录 sandbox_agent.py:110-116
@tool(
    description="Type a specified text into the system.",
    params={"text": "Text to type"},
)
def type_text(self, text):
    self.sandbox.write(text, chunk_size=TYPING_GROUP_SIZE, delay_in_ms=TYPING_DELAY_MS)
    return "The text has been typed."

于是 tools 最终收录：stop、run_command、run_background_command、send_key、type_text、click、double_click、right_click。这个 dict 有两个用途——启动时打印给用户看（sandbox_agent.py:37-40），以及转成各家模型要的 function schema（见 04-providers.md）。

调用： 模型返回工具名，call_function（sandbox_agent.py:42-52）用 getattr(self, name.lower()) 按名字找到方法执行，找不到就返回 "Function not implemented."，执行报错则返回 "Error executing function: ..."——错误也变成一条观察喂回模型，让它自己纠错。

1.7 记忆：一条线性 message 列表​

self.messages 就是一个普通列表（sandbox_agent.py:27 初始化为 []），全程只追加不删。里面混着：目标、模型的思考、动作（以 json.dumps(tool_call) 原样存，sandbox_agent.py:210）、观察。没有压缩、没有截断、没有向量检索——任务越长，上下文越大，这是它的简单也是它的天花板（见 §1.9 边界）。

1.8 巧妙之处​

  • 错误即观察。 工具报错不崩溃，而是把错误字符串当观察喂回模型（call_function 的 try/except，sandbox_agent.py:47-50），让模型有机会换个做法。
  • 每圈续命。 set_timeout(60)（sandbox_agent.py:179）放在循环体开头，只要 agent 在动，沙箱就不会因空闲被回收。
  • 强制输出模板。 append_screenshot 里那段 "On the screen, I see: …" 模板（sandbox_agent.py:159-165）把「先观察后判断」写死进 prompt，显著提升弱模型的稳定性。

1.9 边界与局限​

  • 记忆无限增长。 长任务会撑爆上下文窗口，代码里没有任何裁剪。
  • run_command 硬超时 5 秒（sandbox_agent.py:85）——跑得久的命令会被截断，只能靠 run_background_command 绕开。
  • 单线程串行。 一次只做一个动作、等结果、再下一个，没有并行或推测执行。
  • 停止全凭模型自觉。 只有模型主动调 stop 才收工（sandbox_agent.py:204）；模型若误判「已完成」会提前停，若一直不停则要人按 Ctrl-C（main.py:56-58）。

1.10 本章代码地图​

主题文件符号
主循环os_computer_use/sandbox_agent.pySandboxAgent.run
看：截图 + 描述os_computer_use/sandbox_agent.pySandboxAgent.append_screenshot、SandboxAgent.screenshot
工具注册os_computer_use/sandbox_agent.pySandboxAgent.tool、tools
工具调用分发os_computer_use/sandbox_agent.pySandboxAgent.call_function
具体工具os_computer_use/sandbox_agent.pyrun_command、type_text、send_key、click
交互外层main.pystart