DT圈

玩具版：

项目目录和文件内容如下：
├── index.js
├── tools.js
├── package.json
├── .env.example
├── README.md
├── node_modules\ (37 个依赖包)
└── package-lock.json

index.js — Agent 主循环：

import OpenAI from 'openai';
import readline from 'node:readline';
import { toOpenAITools, runTool } from './tools.js';

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
  baseURL: process.env.OPENAI_BASE_URL, // 可选，兼容 Kimi/DeepSeek 等
});

const MODEL = process.env.MODEL || 'gpt-4o-mini';
const MAX_ROUNDS = 10; // 单轮提问中最多允许的工具调用轮数，防止死循环

const systemPrompt = '你是一个乐于助人的智能助手，可以使用工具来回答用户问题。';

async function chat(history, userInput) {
  history.push({ role: 'user', content: userInput });

  for (let round = 0; round < MAX_ROUNDS; round++) {
    const resp = await client.chat.completions.create({
      model: MODEL,
      messages: history,
      tools: toOpenAITools(),
    });
    const msg = resp.choices[0].message;
    history.push(msg);

    // 没有工具调用 → 得到最终回答
    if (!msg.tool_calls?.length) {
      return msg.content;
    }

    // 执行所有工具调用，把结果塞回对话
    for (const call of msg.tool_calls) {
      const result = await runTool(call.function.name, call.function.arguments);
      console.log(`  [tool] ${call.function.name}(${call.function.arguments}) → ${result}`);
      history.push({ role: 'tool', tool_call_id: call.id, content: result });
    }
  }
  return '（工具调用次数过多，已停止）';
}

async function main() { /* 命令行交互循环，输入 exit 退出 */ }
main();

tools.js — 内置 3 个工具（截取关键部分）：

export const tools = [ 
 { 
   name: 'get_current_time', 
   description: '获取当前日期和时间',    
   parameters: { type: 'object', properties: {} },    
async execute() { 
   return new Date().toLocaleString('zh-CN', ...); 
} 
},  
{ 
    name: 'calculator', description: '计算一个数学表达式',    
    parameters: { ..., properties: { expression: { type: 'string' } } },    
    async execute({ expression }) { ... } },  
   { name: 'read_file', description: '读取当前工作目录下某个文本文件的内容',     
    parameters: { ..., properties: { filePath: { type: 'string' } } },    
    async execute({ filePath }) { ... } },
];

Agent 的核心确实就是一个循环，这不是偷懒，这就是事实。业界把 Agent 定义为 “LLM + tools + loop”：模型决定下一步动作 → 执行 → 观察结果 → 再决定，直到任务完成。Claude Code、Cursor、Devin 这些看起来很强大的 Agent，骨架也都是这个循环。

真正的差距不在循环本身，而在围绕循环的那一层工程：

所以这个”简单”版本的价值在于：它已经是真 Agent 了，能真实完成”现在几点→查时间→回答”这种工具驱动的任务，只是没有上面那些增强。