Agent 从小白到架构师
从 0 到 1 构建 nano Claude Code-like agent,每次只加一个机制
核心模式
所有 AI 编程 Agent 共享同一个循环:调用模型、执行工具、回传结果。生产级系统会在其上叠加策略、权限和生命周期层。
agent_loop.py
while True:
response = client.messages.create(messages=messages, tools=tools)
if response.stop_reason != "tool_use":
break
for tool_call in response.content:
result = execute_tool(tool_call.name, tool_call.input)
messages.append(result)消息增长
观察 Agent 循环执行时消息数组的增长
messages[]len=0
[]
专题教程
一条路线学 Coding Agent 架构,一条路线学 LangChain Agent 应用开发。
Claude Code 学习路径
12 个渐进式课程,从简单循环到隔离化自治执行
s0184 行
Agent 循环
最小 Agent 内核就是 while 循环加一个工具
s02120 行
工具
循环保持不变;新工具只需注册到分发表
s03176 行
TodoWrite
没有计划的 Agent 会漂移;先列步骤再执行
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子 Agent
子 Agent 使用独立 messages[],主对话保持干净
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技能
知识应在需要时通过 tool_result 注入,而不是预塞进系统提示词
s06205 行
上下文压缩
上下文迟早会填满;三层压缩策略让会话可持续
s07207 行
任务系统
带顺序、并行与依赖的文件式任务图,是多 Agent 协作的协调骨架
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后台任务
慢操作放到后台运行,Agent 可以继续向前思考
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Agent 团队
单个 Agent 做不完时,通过异步邮箱委托给常驻队友
s10419 行
团队协议
一个请求-响应模式驱动整个团队协商
s11499 行
自主 Agent
队友自己扫描任务板并认领任务,不需要主控逐个分配
s12694 行
Worktree 与任务隔离
任务管理目标,worktree 管理目录,二者用 ID 绑定
架构层次
五个正交关注点组合成完整的 Agent