告别框架：用80行代码实现AI Agent
AI Agent 被很多框架给“神话”了，好像不装个 LangChain 或 CrewAI 就没法写。其实剥离掉那些复杂的封装，Agent 的底层逻辑极其简单，甚至可以说就是一个带限制的循环。
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我实测了一下，用 Node.js 写一个能跑通的 Agent 核心循环，其实只要 80 行左右的代码。那些所谓的框架本质上就是在帮你处理对话记忆、工具调用、重试机制这些琐碎的事情。如果你能搞清楚底层是怎么跑的，反而更容易决定什么时候该用框架，而不是被框架绑架。
为了验证这个观点，我搞了一个叫 Steve 的代码评审 Agent。这个 Steve 被设定成一个有15年经验、说话有点毒舌的资深工程师。目前的实操场景是让它读取本地 Git diff 来审代码，结果它在审我写的代码，这种“自我审视”的感觉还挺微妙。
最核心的逻辑其实就是：
1. LLM 判断当前状态是否需要调用工具。
2. 如果需要，执行本地函数并把结果喂回给 LLM。
3. LLM 根据结果决定是继续调用工具还是给出最终结论。
很多人说 Agent 就是个 while 循环，为了防止 Token 烧光，我直接把它写成了 for 循环，强行限制最大迭代次数。
具体的实现逻辑可以参考这个仓库：
https://github.com/sylwia-lask/code-review-agent从零部署一个简单的 Agent 并不难，关键在于你如何定义 Tool 和 Prompt。如果你厌倦了厚重的框架，建议尝试直接调用 API 撸一个简单的循环，这种实操带来的掌控感比调用框架接口要强得多。
