Agent 原理与开发实战：从 30 行循环到多智能体 Harness

你大概已经调用过大模型 API：传一段 messages，拿回一段文本，很顺手。可一旦你想让它”帮我把这个项目跑起来”，事情就变了味——模型写出一条命令，你复制、粘贴到终端、执行、再把输出贴回去；它接着写下一条，你再复制一次。十几个来回之后你会发现一件尴尬的事：真正在干活的是你，模型只是在旁边出主意。你成了这套系统里的中间件。

Agent 要解决的就是这件事。但”Agent”这个词在过去两年被用得太滥了：有人说它是提示词工程，有人说它是工作流编排，有人说要靠一个更聪明的模型。这些说法都绕开了最关键的一句话——

智能来自模型，落地来自 harness。

Harness（承载层）就是模型和真实世界之间的那层代码：它把工具递给模型、执行模型的决定、把结果喂回去、在危险动作前踩刹车、在上下文塞满时腾地方、在任务变大时拆解和分工。这层代码里没有魔法，全是可以一行行读懂的工程。

这份教程会带你把这层代码从零建起来。它有一个不太寻常的结构：第1章写出的那段 while True 循环，到第20章一个字都不会变。中间的十九章，每一章都只做一件事——发现一个具体痛点，然后在循环外面挂上一个机制来解决它。到最后你手上会有二十个机制、一个循环，以及一张能自己判断”什么时候该加哪个机制”的地图。

读完之后你应该能做到：

你需要准备的： 会读会写基础 Python，知道大模型 API 大致长什么样。不需要任何 Agent 框架经验。所有示例都用 Anthropic 的 Messages API 与官方 Python SDK（pip install anthropic），模型统一用 claude-opus-5；换成别家的 SDK，循环结构是一样的。

一个安全提醒放在最前面： 后面的代码会让模型生成并执行 shell 命令。请始终在一个临时目录、或者容器 / 虚拟机里跑这些示例，不要在你的主目录或有重要数据的仓库里直接运行。第3章会教你怎么给它装刹车，但在装上刹车之前，请自己当刹车。

路线图。 全书按五层推进，越往后越接近生产：

第20章把二十个机制装回同一个循环，第21章给你一套动手项目和自检清单。