从零实现 AI Coding Agent

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从零实现 AI Coding Agent理解 Claude Code 原理的 24 章实战教程

手写 AI 编程智能体 — 从 "30 行调用一次 LLM" 到 "750 行完整 Coding Agent"

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核心公式

Coding Agent = LLM + Protocol + Loop + Tools + State

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面向实践

每章解决一个具体问题，配套可运行的 Demo 代码

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五个核心工具

read_file、write_file、edit_file、bash、search_files — 覆盖完整编码闭环

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750 行完整实现

不是玩具 — 最终产出是一个能读文件、写代码、跑测试的完整 Agent

为什么写这个教程？ ​

Claude Code、Cursor、Cline 这些 AI 编程工具的背后，核心原理其实并不复杂。一个 Coding Agent 本质上就是一个 while 循环：调用 LLM → 检查是否有工具调用 → 执行工具 → 把结果放回对话 → 重复。

但从"理解原理"到"自己实现一个能用的"，中间还有大量工程细节：流式输出怎么做？多模型怎么适配？上下文窗口满了怎么办？模型幻觉了怎么补救？

这个教程用 18 章 逐步回答这些问题，每章都有可运行的代码。

教程结构 ​

阶段章节核心问题
序章第 0 章先看全貌——一次请求如何走完闭环？
模型与协议第 1-5 章如何调用 LLM？如何多轮对话？如何适配不同厂商？
工具与循环第 6-8 章如何让 LLM 调用函数？如何实现 Agent Loop？
持久与可靠第 9-12 章如何保存会话？如何管理上下文窗口？
扩展与验证第 13-17 章如何扩展能力？如何评测？如何防止幻觉？

适合谁 ​

  • ✅ 有 TypeScript / Node.js 基础
  • ✅ 用过 ChatGPT 但没写过 Agent
  • ✅ 想理解 Claude Code / Cursor / Cline 的实现原理
  • ✅ 想自己从零实现一个 AI 编程助手

快速开始 ​

bash
git clone https://github.com/happydog-intj/build-coding-agent-tutorial
cd build-coding-agent-tutorial/demos/07-agent-loop
npm install
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxx npx tsx main.ts

每个 demo 目录都是独立项目，可以直接运行。