洞悉编码代理：300行代码的未来生产力引擎

Geoffrey Huntley 于去年（2024年）开发并已在两次技术会议上展示了构建编码代理（coding agent）的研讨会。该研讨会旨在揭示编码代理的内部运作机制，并强调其核心仅为约300行代码的循环逻辑，通过LLM tokens驱动。

此次演示的核心在于，通过一个代理来构建另一个代理，以此展示AI协作工作的能力。 Huntley 认为，理解并构建编码代理是个人在2025年的重要发展方向，它能将使用者从AI的被动消费者转变为主动生产者，实现自动化。他指出，目前市面上许多AI代理工具，如Roo Code、Cline、Amp、Cursor、Windsurf等，其底层逻辑均是围绕LLM tokens的循环。要构建一个有效的编码代理，关键在于选择具备高度“代理性”（agentic）的模型，例如Claude Sonnet或Kimi K2，并理解其工具调用（tool-calling）能力。此外，有效管理上下文窗口（context window）至关重要，避免过度分配，以维持模型性能。

研讨会详细介绍了构建编码代理的五个核心“原始组件”：读取文件（read tool）、列出文件（list tool）、执行bash命令（bash tool）、编辑文件（edit tool）以及代码搜索（search tool）。通过这些组件的组合与调用，可以实现从简单的天气查询到复杂的代码生成与执行。Huntley强调，掌握这些基础知识能使开发者在快速变化的科技行业中保持竞争力，并能将AI能力转化为实际生产力。他认为，任何因AI引发的职业 disruption，根源在于个人在技能发展上的停滞，而非AI本身。

how to build a coding agent: free workshop

It’s not that hard to build a coding agent. 300 lines of code running in a loop with LLM tokens. You just keep throwing tokens at the loop, and then you’ve got yourself an agent.

Geoffrey HuntleyGeoffrey Huntley