AI Agent 开发实战：从零构建智能代码助手

AI Agent 开发实战：从零构建智能代码助手

随着大模型技术的爆发，AI Agent 正成为开发者日常工作中不可或缺的工具。本文将带你从零开始，构建一个理解代码上下文、能自动完成复杂任务的智能 Agent。

技术栈选型

我们选择 Node.js + TypeScript 作为基础技术栈，利用其强大的异步处理能力。

interface AgentConfig {
  model: string;
  tools: Tool[];
  memory: Memory;
  maxSteps: number;
}

class CodeAgent {
  private config: AgentConfig;
  
  constructor(config: AgentConfig) {
    this.config = config;
  }

  async run(task: string): Promise<Result> {
    const plan = await this.plan(task);
    return this.execute(plan);
  }
}

核心设计

Agent 的核心在于"感知-决策-执行"循环。

async function agentLoop(agent: CodeAgent, task: string) {
  let step = 0;
  while (step < agent.config.maxSteps) {
    const context = await agent.perceive();
    const action = await agent.decide(context);
    const result = await agent.execute(action);
    if (result.done) return result;
    step++;
  }
}

前端展示用 React 实现控制面板。

const AgentPanel = ({ agent }) => {
  return (
    <div className="agent-panel">
      <StatusBar status={agent.status} />
      <ToolList tools={agent.tools} />
      <OutputViewer output={agent.output} />
    </div>
  );
};

本文分享了构建过程中遇到的坑和解决方案，适合有 Node.js 基础、想深入了解 AI Agent 开发的读者。