《从0到1动手写 AI Agent：ling》
输入“/”快速插入内容
《从0到1动手写 AI Agent：ling》
《从0到1动手写 AI Agent：ling》
用户7125用户71256月22日修改
配套资源源码仓库 · github.com/diguike/book-ling-agent在线阅读 · inferloop.dev/ling-agent反馈勘误 · 在 GitHub 提 Issue
关于这本书
去年我开始重度用 Claude Code。让它修个 Bug，它会自己 grep 代码、读文件、改源码、跑测试——已经到了每天写业务代码时会被它替下手的程度。
但用得越久越想拆开看：它怎么决定下一步是搜索还是改代码？几十个工具的 schema 全塞进 system prompt 里 token 不爆？rm -rf 这种命令它是怎么拦下来的？
读完 Claude Code 的开源代码、写完《Hermes Agent 源码解读》和《OpenClaw 源码解析》两本之后，问题反而出来了：读源码理解架构是一回事，自己从零造一个又是另一回事。所以这本书反过来——不分析任何现成 Agent 的源码，从零写一个，2000 行 TypeScript，做到工业级。
Ling 能干什么
一个能干这些事的 AI 编程助手：
•
理解项目：启动自动扫描 package.json / git status / 目录结构，把项目信息塞进 system prompt
•
自主修 Bug：搜索 → 定位代码 → 修改文件 → 跑测试，循环到搞定
•
权限拦截：三层模型（allow / ask / deny），危险操作先问人，rm -rf 直接拦
•
子 Agent 并行：大任务拆给多个子 Agent 同时做，每个有独立上下文
•
•
CI 管道模式：非交互执行，结构化 JSON 输出，可以嵌进 GitHub Actions
•
会话恢复：所有对话历史持久化，下次 --continue 接着聊
每一项对应书中一章。
技术规格
项目 | 规格 |
语言 | |
LLM 支持 | 火山引擎（豆包）/ Claude / OpenAI |
内置工具 | 8 个（Bash、ReadFile、WriteFile、EditFile、Glob、Grep、ListFiles、AskUser） |
核心代码 | ~2000 行（不含依赖） |
外部依赖 | < 10 个 npm 包 |
协议支持 | MCP (Model Context Protocol) stdio 传输 |
运行模式 | 交互式 CLI / 非交互 CI/CD / Print 模式 |
权限模型 | 三层（allow / ask / deny），Glob 模式匹配 |
会话持久化 | 本地 JSON 文件 |
子 Agent | 支持并行，独立上下文 + Worktree 隔离 |
配套源码与运行
代码块
# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/diguike/book-ling-agent.git
cd book-ling-agent
# 2. 配置环境变量（火山引擎免费额度够跑完全书）
export ARK_API_KEY="your-api-key"
# 3. 运行第一章的 50 行 Agent
cd code/ch01
npm install
npx tsx ling.ts "分析一下当前目录的文件结构"
跑完这三步你就有了一个能对话、能调用工具的 Agent。接下来跟着书一章一章加功能。
每章在前一章基础上递进，互不修改前面的接口——从任意一章切入都能跑起来。
谁该读这本书
适合：有 1-3 年经验的程序员，用过 ChatGPT 或 Claude，想知道这东西是怎么做出来的。不需要懂机器学习，不需要会训练模型——从头到尾只调 API，不碰权重。
不适合：