mirror of
https://github.com/shareAI-lab/analysis_claude_code.git
synced 2026-03-22 02:15:42 +08:00
c6a27ef1d7
- 11 sessions from basic agent loop to autonomous teams - Python MVP implementations for each session - Mental-model-first docs in en/zh/ja - Interactive web platform with step-through visualizations - Incremental architecture: each session adds one mechanism
133 lines
4.5 KiB
Markdown
133 lines
4.5 KiB
Markdown
# s01: Agent Loop (智能体循环)
|
|
|
|
> AI 编程智能体的全部秘密就是一个 while 循环 -- 把工具执行结果反馈给模型, 直到模型决定停止。
|
|
|
|
## 问题
|
|
|
|
为什么语言模型不能直接回答编程问题? 因为编程需要**与真实世界交互**。模型需要读取文件、运行测试、检查错误、反复迭代。单次的提示-响应交互无法做到这些。
|
|
|
|
没有 agent loop, 你就得手动把输出复制粘贴回模型。用户自己变成了那个循环。Agent loop 将这个过程自动化: 调用模型, 执行它要求的工具, 把结果送回去, 重复 -- 直到模型说 "我完成了"。
|
|
|
|
考虑一个简单任务: "创建一个打印 hello 的 Python 文件。" 模型需要 (1) 决定写文件, (2) 写入文件, (3) 验证是否正常工作。至少三次工具调用。没有循环的话, 每一次都需要人工干预。
|
|
|
|
## 解决方案
|
|
|
|
```
|
|
+----------+ +-------+ +---------+
|
|
| User | ---> | LLM | ---> | Tool |
|
|
| prompt | | | | execute |
|
|
+----------+ +---+---+ +----+----+
|
|
^ |
|
|
| tool_result |
|
|
+---------------+
|
|
(loop continues)
|
|
|
|
The loop terminates when stop_reason != "tool_use".
|
|
That single condition is the entire control flow.
|
|
```
|
|
|
|
## 工作原理
|
|
|
|
1. 用户提供一个 prompt, 成为第一条消息。
|
|
|
|
```python
|
|
history.append({"role": "user", "content": query})
|
|
```
|
|
|
|
2. 消息数组连同工具定义一起发送给 LLM。
|
|
|
|
```python
|
|
response = client.messages.create(
|
|
model=MODEL, system=SYSTEM, messages=messages,
|
|
tools=TOOLS, max_tokens=8000,
|
|
)
|
|
```
|
|
|
|
3. 助手的响应被追加到消息列表中。
|
|
|
|
```python
|
|
messages.append({"role": "assistant", "content": response.content})
|
|
```
|
|
|
|
4. 检查 stop_reason。如果模型没有调用工具, 循环结束。这是唯一的退出条件。
|
|
|
|
```python
|
|
if response.stop_reason != "tool_use":
|
|
return
|
|
```
|
|
|
|
5. 对响应中的每个 tool_use 块, 执行工具 (本节课中是 bash) 并收集结果。
|
|
|
|
```python
|
|
for block in response.content:
|
|
if block.type == "tool_use":
|
|
output = run_bash(block.input["command"])
|
|
results.append({
|
|
"type": "tool_result",
|
|
"tool_use_id": block.id,
|
|
"content": output,
|
|
})
|
|
```
|
|
|
|
6. 结果作为 user 消息追加, 循环继续。
|
|
|
|
```python
|
|
messages.append({"role": "user", "content": results})
|
|
```
|
|
|
|
## 核心代码
|
|
|
|
最小可行智能体 -- 不到 30 行代码实现整个模式
|
|
(来自 `agents/s01_agent_loop.py`, 第 66-86 行):
|
|
|
|
```python
|
|
def agent_loop(messages: list):
|
|
while True:
|
|
response = client.messages.create(
|
|
model=MODEL, system=SYSTEM, messages=messages,
|
|
tools=TOOLS, max_tokens=8000,
|
|
)
|
|
messages.append({"role": "assistant", "content": response.content})
|
|
if response.stop_reason != "tool_use":
|
|
return
|
|
results = []
|
|
for block in response.content:
|
|
if block.type == "tool_use":
|
|
output = run_bash(block.input["command"])
|
|
results.append({
|
|
"type": "tool_result",
|
|
"tool_use_id": block.id,
|
|
"content": output,
|
|
})
|
|
messages.append({"role": "user", "content": results})
|
|
```
|
|
|
|
## 变更内容
|
|
|
|
这是第 1 节课 -- 起点。没有前置课程。
|
|
|
|
| 组件 | 之前 | 之后 |
|
|
|---------------|------------|--------------------------------|
|
|
| Agent loop | (无) | `while True` + stop_reason |
|
|
| Tools | (无) | `bash` (单一工具) |
|
|
| Messages | (无) | 累积式消息列表 |
|
|
| Control flow | (无) | `stop_reason != "tool_use"` |
|
|
|
|
## 设计原理
|
|
|
|
这个循环是所有基于 LLM 的智能体的通用基础。生产实现会增加错误处理、token 计数、流式输出和重试逻辑, 但基本结构不变。简洁性就是重点: 一个退出条件 (`stop_reason != "tool_use"`) 控制整个流程。本课程中的所有其他内容 -- 工具、规划、压缩、团队 -- 都是在这个循环之上叠加, 而不修改它。理解这个循环就是理解所有智能体。
|
|
|
|
## 试一试
|
|
|
|
```sh
|
|
cd learn-claude-code
|
|
python agents/s01_agent_loop.py
|
|
```
|
|
|
|
可以尝试的提示:
|
|
|
|
1. `Create a file called hello.py that prints "Hello, World!"`
|
|
2. `List all Python files in this directory`
|
|
3. `What is the current git branch?`
|
|
4. `Create a directory called test_output and write 3 files in it`
|