Новый проект
7-e1even/learn-agent
Практический учебный репозиторий о внутреннем устройстве coding agent: от основного цикла и инструментов до памяти, согласования моделей и контроля завершения задач.
- Stars
- ★ 273 ↗ +2 за 24 часа
- Forks
- ⑂ 14
- Язык
- JavaScript
- Статус
- В канале 1 янв. 1 г.
AI-разбор
Проект представляет собой практические заметки по разработке coding agent, созданные на основе опыта разработки настольного агента Reina. Материалы последовательно показывают, как собрать полноценного агента из отдельных механизмов: основного цикла, системы инструментов, бюджетов, потоковой выдачи, сжатия контекста, кэширования, хранения сессий, дочерних агентов и командной работы. Каждая глава сопровождается работающей демонстрацией на Node.js, а реализация упрощена до одnofайловых программ без внешних зависимостей, чтобы механизмы можно было запускать и изучать отдельно. В репозитории также есть архивы анализа исходного кода других агентов, включая pi и Kimi CLI, а также раздел с вопросами для собеседований. Для запуска требуется Node.js 18 или новее; большинство демонстраций не требуют ключа, а полноценный агент использует любой совместимый с OpenAI API провайдер, включая DeepSeek, Kimi, GLM, OpenRouter и локальный Ollama.
Разработчики JavaScript и Node.js, инженеры AI-продуктов, исследователи агентных систем и технические специалисты, которым нужно разобраться в практической архитектуре coding agent и способах сделать его предсказуемым, безопасным и устойчивым.
Что внутри
- 23 тематические главы о внутреннем устройстве AI-агентов — от основного цикла до обработки изображений
- Рабочие демонстрации на Node.js без внешних зависимостей, включая интеграционный пример полноценного агента
- Механизмы управления инструментами, бюджетами цикла и вывода, прерываниями, сжатием контекста и prompt cache
- Примеры хранения и восстановления сессий, наблюдения за дочерними агентами, сборки системных запросов и координации нескольких агентов
- Разбор разрешений, подтверждений действий, совместимости провайдеров, поэтапного раскрытия инструментов и много-модельного согласования
- Автоматический selftest для проверки 20 демонстраций глав и интеграционного сценария без API-ключа
Где применять
- Изучение архитектуры coding agent разработчиками, которые хотят перейти от простого вызова модели к надёжному рабочему циклу
- Создание учебных прототипов агентов на Node.js с минимальным количеством кода и без установки зависимостей
- Проектирование механизмов безопасности, восстановления сессий, контроля бюджета и проверки фактического завершения автономных задач
- Подготовка к техническим собеседованиям по AI-агентам с использованием отдельного раздела практических вопросов
- Сравнение подходов разных инструментов и провайдеров при разработке собственного coding agent
Темы