通用 CodeAgent 的落地实践:从架构到关键设计点
引言
如何构建一个真正能在开发流程中派上用场的 CodeAgent?不是那种回答一次就结束的代码问答机器人,而是能够理解任务、拆解步骤、操作文件、运行测试、并在遇到问题时自主调整的开发助手。
这个问题看似简单,实际落地时却会遇到大量工程细节:Agent 的状态如何建模?工具该怎么设计才能让模型稳定调用?上下文窗口有限的情况下如何让 Agent "看到"足够的信息?当 Agent 的一次操作出错时,系统该如何恢复?
这篇文章试图分享我们在这个过程中积累的一些经验。技术选型上,我们使用的是 LangGraph 和 LangChain 1.0,配合 Textual TUI 和 MCP 工具协议。但我们更希望讨论的是设计思路本身——这些思路在其他框架和工具链下同样适用。