@daibzyan: 我构建了LocalCode Agent Lab,以从零开始理解编码代理——不仅仅是使用API。我学习了模型、工…
摘要
作者从零开始构建了LocalCode Agent Lab,通过实现模型、工具和安全检查等组件,以理解编码代理。
我从零开始构建了LocalCode Agent Lab,以理解编码代理——而不仅仅是使用一个API。我通过自行构建和测试每个部分,学习了模型、工具、安全检查、上下文、测试、重试、检索、评估和学习接口如何协同工作。
相似文章
我从零重建了一个Claude Code风格的编程代理——整个代理循环只有6行代码。20章,约5000行代码,无框架,也支持本地模型
一位开发者分享了一个20章的教程,从头重建了一个Claude Code风格的编程代理,展示了整个代理循环(约6行代码),并支持本地模型和多种LLM API。
使用本地编码代理
Sebastian Raschka 撰写的教程,讲解如何使用开源工具和开源权重的大语言模型搭建完全本地的编码代理,涵盖动机、搭建过程以及相较于专有服务的优势。
从零搭建本地AI编程代理
一份逐步指南,介绍如何构建一个完全本地运行的最小化AI编码代理,使用llama.cpp、GGUF模型和自定义工具框架,演示如何设置工具并调用模型执行实际任务,例如创建着陆页。
后台编码代理:模型从来不是重点。谁来完成闭环才是。
对后台编码代理的详细探讨——这些AI代理在云端沙箱中自主工作并开启拉取请求——将它们与自动补全和基于IDE的工具进行对比,基于FactoryKit在两周内交付超过180个功能的真实经验。
@vintcessun: 今晚翻到一个学习路线项目,重新理解了Agent该从哪开始学。以前总觉得Agent就是堆工具和框架,但它的核心是那个“观察-思考-执行”循环,以及harness工程对权限、状态、回溯的组织。它把学习拆成从0构建最小Agent loop到最终…
一个名为Agent-Learning-Hub的开源学习路线项目,将AI Agent学习拆分为8个阶段,从构建最小Agent loop到生产部署,提供可执行的todo list和推荐资源,由Datawhale社区成员维护。