LangChain 生态与源码解析：章节导读

第四章结束以后，咱们已经可以不依赖任何 Agent 框架，完成了一个 AI 编程 Agent。

用户输入一段自然语言需求，Agent 可以读取代码、修改多个文件、运行测试。如果测试结果推翻了原来的判断，它还会生成新的计划。遇到删除文件这种高风险操作，任务会先暂停，等用户确认以后再继续。

但是，如果大家有去看咱们写的代码的话，就可以发现 代码是在太多了。。。

• 咱们自己定义了 Provider，负责把任务状态交给模型，再把模型输出转换成 Action、Replan 或者 Final。
• 自己实现了 Agent Runtime，让模型和 Tool 一轮一轮执行。中间还要保存 Message、Plan State、Observation、执行预算和停止原因。
• 工具返回结果以后，还得继续校验。
• 模型准备结束任务时，也不能直接结束，必须检查测试、类型和 Compl