三个月时间，从后端开发崽逐渐转型为 agent 工程师，想聊聊自己的三个小技巧。

1. 读官方文档。LangChain、Anthropic、Manus 等公司或组织的官方文档、博客质量很高，特别是 LangChain，文档简直手把手教读者怎么做一个 agent

2. 看大佬分享。Manus Peak Ji、LangChain CEO、Claude Code 之父 Boris 等等，这几位都有很多公开的分享、博客、采访，从一个 Agent 开发者的角度去思考、理解他们分享的内容

3. 多动手实践。告诉 Claude Code 自己要基于什么技术栈，做一个什么样的 agent。实际做一个 agent 出来。
   
   分享一下我从零做完一个完整Coding Agent的过程。

整个项目用了大概一周，6500行代码，能够自动探索代码库、调用工具执行操作、从执行结果中学习并持续迭代，直到任务完成。

把方法论整理出来，需要的兄弟扫码添加微信发你~

第一步: 搞清楚Agent有哪些类型

做之前先想清楚要做哪一类，不同类型的技术路线差很多。

2025-2026年主流的Agent类型大概分四类:

==CodingAgent:==自主完成编程任务(修bug、写代码、跑测试)。代表:Claude Code、CursorAgent、SWE-agent。技术核心是ReAct循环+工具调用。

==BrowserAgent:==操作浏览器完成网页任务。代表:Browser-use、Operator。技术核心是视觉理解+DOM操作。

==DataAgent:==分析数据、生成报告、操作数据库。代表:各类Text-to-SQL工具。

==Multi-Agent:==多个Agent协同，分工完成复杂任务。代表:AutoGen、CrewAl。技术核心是任务分解和Agent间通信。

我选了CodingAgent，原因是技术栈最清晰，有高质量参考项目，SWE-bench有标准评测，最适合深度学习。

第二步: 系统研究高质量开源项目

确定方向后，不要急着写代码，先把领域内最好的项目研究透。我研究了四个:

SWE-agent (Princeton)
代码量最小，最适合入门。核心贡献是ACI(Agent-ComputerInterface)概念:专门为LM设计工具接口，而不是直接让LM用Linuxshell。每轮输出 thought+command,接收执行反馈，标准ReAct循环。SWE-bench约53%.
ReAct主循环的标准实现方式，工具接口如何为LM设计而不是为人类设计。

Aider
生产级CLI工具，代码量大但工程质量高。最值得学的是repo-map技术:用tree-sitter提取代码符号，按PageRank排序依赖关系，把整个repo的结构压缩成几干token的摘要注入Systemprompt。解决了"大型代码库塞不进上下文"这个核心问题。
上下文管理的工程实现，tree-sitter多语言符
号提取。

OpenHands
目前结构最完整的开源实现，SWE-bench72%。核心是CodeAct(用Python代码作为action格式)和事件溯源状态管理:记录所有command/edit/result,跨 action 持久化上下文。最新版本用 Claude Sonnet 4.5+extended thinking.

事件溯源的状态管理，Docker沙箱隔离，大规模工程的组织方式。

Open-SWE
2026年的最新形态，多Agent编排+异步执行+LangGraph状态机。

了解当前最新技术方向，明确v1不需要做到这个复杂度。

第三步: 设计架构

核心思路:以SWE-agent的ReAct架构为骨架，加入Aider的repo-map上下文管理，再叠加Reflection纠错循环。覆盖的技术点最全，也是最能学到东西的路径。

最终确定五层架构:

入口层 CLl/Chat/GitHub Issue
↓
AgentCore ReAct主循环+EventLog(事件溯源)
↓
LLM层 统一Backend接口(多模型路由)
↓
工具层 12个工具+Runtime抽象(本地/Docker)
↓
上下文层 RepoMap +TokenBudget+History

==关键设计原则:==每层只依赖下一层的抽象接口，不穿透。新增工具只需继承BaseTool，新增模型只需实现LLMBackend，不改核心代码。这是维持代码质量的关键。

第四步:技术选型

每个选型都要有明确理由，不要因为"大家都用"就选。

特别说一下 MockBackend:
Agent测试最大的痛点是依赖真实API–慢、贵、不稳定。解决方案是实现一个MockBackend，按预设脚本返回Action，不调真实LLM。这样376个测试20秒跑完，每个模块可以独立验证。

最重要的一点

• 研究参考项目时带着问题去读，不是泛泛浏览:
• 它的主循环在哪里?怎么组织的?
• 工具接口怎么设计的?为什么这样设计?
• 上下文超限时怎么处理的?
  测试文件在测什么?用了什么mock策略?

带着这四个问题读完参考项目，架构基本上就自己想清楚了。

项目名forge-agent，如果开源项目对您有用，需要的兄弟观一下get~

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