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如何构建一个编程智能代理 (How to Build a Coding Agent)

Welcome! 👋 这是一个完整的 Go LLM Agent 实现教程，受到 ghuntley/how-to-build-a-coding-agent 项目的启发，教你如何从0构建一个 Coding Agent，从基础的 Function Call 到基于 MCP (Model Context Protocol) 的编程智能Agent。项目包含从基础对话到高级工具调用的完整示例。

你不需要成为人工智能专家。跟着做，一步步搭建！ You don’t need to be an AI expert. Just follow along and build step-by-step!

原项目使用的是 Claude 模型，本项目使用本地部署的 Ollama 实现，降低使用成本。

🚀 项目概述

本项目通过一系列渐进式的练习，帮助你掌握构建智能编程代理的核心技术：

• 基础对话 - 与 AI 模型进行简单交互
• 文件操作 - 读取、编辑、搜索文件内容
• 系统工具 - 执行 Bash 命令和文件系统操作
• MCP 集成 - 使用 Model Context Protocol 扩展 AI 能力
• 多工具协作 - 让 AI 代理能够调用多种外部工具

📋 前置要求

系统要求

• Go 1.24.4 或更高版本
• Ollama (用于本地 AI 模型运行)

安装 Ollama

# 在 Linux/macOS 上安装
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

# 在 Windows 上使用 winget
winget install Ollama.Ollama

下载 AI 模型

# 下载推荐的模型
ollama pull qwen3:1.7b

# 或者下载其他模型
ollama pull llama3.2:3b
ollama pull deepseek-coder:6.7b

🎯 可用练习

1. 基础对话 (chat)

学习目标: 掌握与 AI 模型的基本交互

go run chat/chat.go --model qwen3:1.7b

示例命令: 试试和大模型 Say Hi

2. 文件读取 (read)

学习目标: 学习如何读取文件内容

go run read/read.go --model qwen3:1.7b

示例命令: "读取一下 read/demo_read.txt 这个文件"

3. 文件列表工具 (list_files)

学习目标: 学习如何列出目录文件

go run list_files/list_files.go --model qwen3:1.7b

示例命令: "列出一下当前目录下的所有文件"

4. Bash 工具 (bash_tool)

学习目标: 学习如何执行系统命令

go run bash_tool/bash_tool.go --model qwen3:1.7b

示例命令: "执行一下 测试一下网络是否可以连同 www.baidu.com"

5. 文件编辑工具 (edit_tool)

学习目标: 学习如何编辑文件内容

go run edit_tool/edit_tool.go --model qwen3:1.7b

示例命令: "编辑一下 read/demo_read.txt 这个文件，把里面的内容替换为 'Hello, World!'"

6. MCP 智能代理 (mcp_agent)

学习目标: 学习使用 MCP 协议构建高级智能代理

go run mcp_agent/main.go --model qwen3:1.7b --config mcp_agent/mcp.json

示例命令: "给我用 Python 在本地写一个冒泡排序"

🔧 核心技术

Model Context Protocol (MCP)

项目使用 MCP 协议让 AI 模型能够调用外部工具：

• 代码搜索工具: 在代码库中搜索特定内容
• 文件系统工具: 读写文件和目录操作
• Web 浏览器工具: 网页浏览和内容提取

Ollama 集成

• 支持本地 AI 模型运行
• 流式响应和工具调用
• 多模型兼容

工具调用机制

// 工具调用示例
result, err := mcpClient.CallTool(ctx, "read_file", map[string]interface{}{
    "path": "example.txt",
})

🚀 快速开始

1. 克隆项目

git clone https://github.com/kiosk404/how-to-build-a-coding-agent
cd how-to-build-a-coding-agent

2. 安装依赖

go mod tidy

3. 启动主程序

go run main.go

4. 选择练习 程序会自动检测 Ollama 环境并显示所有可用练习。

📖 学习路径建议

1. 初学者: 从 chat 和 read 开始，了解基础交互
2. 中级用户: 尝试 list_files 和 bash_tool，掌握系统操作
3. 高级用户: 学习 mcp_agent，理解 MCP 协议和工具调用

🐛 故障排除

常见问题

Q: Ollama 未运行

# 启动 Ollama 服务
ollama serve

Q: 没有可用的模型

# 下载模型
ollama pull qwen3:1.7b

Q: 模型不支持 Function Call

一般 qwen 系列的模型都支持 Function Call，但如 gemma3:1b 的模型则不支持。

🙏 致谢

• Ollama - 本地 AI 模型运行环境
• Model Context Protocol - 工具调用协议
• Go - 编程语言

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开始你的智能代理开发之旅吧！ 🚀