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v1: 模型即代理

~200 行代码，4 个工具，所有编程 Agent 的本质。

Claude Code 的秘密？没有秘密。

剥去 CLI 外观、进度条、权限系统，剩下的出奇简单：一个让模型持续调用工具直到任务完成的循环。

核心洞察

传统助手：

用户 -> 模型 -> 文本回复

Agent 系统：

用户 -> 模型 -> [工具 -> 结果]* -> 回复
                     ^_________|

星号很重要。模型反复调用工具，直到它决定任务完成。这将聊天机器人转变为自主代理。

核心洞察：模型是决策者，代码只提供工具并运行循环。

四个核心工具

Claude Code 有约 20 个工具，但 4 个覆盖 90% 的场景：

工具	用途	示例
bash	运行命令	npm install, git status
read_file	读取内容	查看 src/index.ts
write_file	创建/覆盖	创建 README.md
edit_file	精确修改	替换一个函数

有了这 4 个工具，模型可以：

• 探索代码库（bash: find, grep, ls）
• 理解代码（read_file）
• 做出修改（write_file, edit_file）
• 运行任何东西（bash: python, npm, make）

Agent 循环

整个 Agent 在一个函数里：

def agent_loop(messages):
    while True:
        # 1. 询问模型
        response = client.messages.create(
            model=MODEL, system=SYSTEM,
            messages=messages, tools=TOOLS
        )

        # 2. 打印文本输出
        for block in response.content:
            if hasattr(block, "text"):
                print(block.text)

        # 3. 如果没有工具调用，完成
        if response.stop_reason != "tool_use":
            return messages

        # 4. 执行工具，继续循环
        results = []
        for tc in response.tool_calls:
            output = execute_tool(tc.name, tc.input)
            results.append({"type": "tool_result", "tool_use_id": tc.id, "content": output})

        messages.append({"role": "assistant", "content": response.content})
        messages.append({"role": "user", "content": results})

为什么这能工作：

1. 模型控制循环（持续调用工具直到 stop_reason != "tool_use"）
2. 结果成为上下文（作为 "user" 消息反馈）
3. 记忆自动累积（messages 列表保存历史）

系统提示词

唯一需要的"配置"：

SYSTEM = f"""You are a coding agent at {WORKDIR}.

Loop: think briefly -> use tools -> report results.

Rules:
- Prefer tools over prose. Act, don't just explain.
- Never invent file paths. Use ls/find first if unsure.
- Make minimal changes. Don't over-engineer.
- After finishing, summarize what changed."""

没有复杂逻辑，只有清晰的指令。

为什么这个设计有效

1. 简单 没有状态机，没有规划模块，没有框架。

2. 模型负责思考 模型决定用哪些工具、什么顺序、何时停止。

3. 透明 每个工具调用可见，每个结果在对话中。

4. 可扩展 添加工具 = 一个函数 + 一个 JSON schema。

缺少什么

特性	为什么省略	添加于
待办追踪	非必需	v2
子代理	复杂度	v3
权限	学习目的信任模型	生产版

关键点：核心是微小的，其他都是精化。

更大的图景

Claude Code、Cursor Agent、Codex CLI、Devin——都共享这个模式：

while not done:
    response = model(conversation, tools)
    results = execute(response.tool_calls)
    conversation.append(results)

差异在于工具、显示、安全性。但本质始终是：给模型工具，让它工作。

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模型即代理。这就是全部秘密。

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