从零手搓 Agent

要解决的问题

很多工程师在使用 Agent 框架时只能调用组件，却说不清 ReAct 循环为什么生效、工具结果如何回注上下文、多 Agent 之间为什么会出现污染。build-your-own-agent 面向这类“想从第一性原理理解 Agent”的场景，提供一条可逐步验证的学习路径：先写一个 80 行级别的最小 Agent，再扩展工具、记忆、规划、鲁棒性和协作模式。

技能如何工作

该技能以十关结构推进，并按需读取 references/0X-*.md 参考实现：

• 第 0-1 关：建立 Agent 与 LLM 的心智模型，完成首个 ReAct 循环。
• 第 2-4 关：实现工具注册、三层记忆和任务规划，强调 Schema 生成、依赖分析与重规划。
• 第 5-7 关：扩展到多工具研究助手、重试/超时/降级，以及可预测的状态机工作流。
• 第 8-10 关：处理多 Agent 协作、评估优化与经验池自进化。

它支持 自由探索、导师引导、挑战模式 和 速通模式，并通过 progress.md 保存学习进度。默认采用审核档：涉及高危或不可逆操作会先停下来确认，外部调用失败时最多重试 3 次并给出可读错误。

适用边界

这个技能偏教学与原理拆解，不适合只需要快速生成可运行项目的人；若目标是快速产出，建议先完成核心关卡，再切换到框架类工具。它也不会替用户做重大决定，例如直接接入生产凭证或执行无法回滚的外部动作。