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Agent 到底是什么，不是什么

当我们完成 v1、v2、v3 三个版本后，一个问题浮出水面：Agent 的本质到底是什么？

v1 用 400 行代码证明了"模型即代理"；v2 加入 Todo 实现结构化规划；v3 引入 Task 工具支持子代理。功能越来越强大，但代码也越来越多。能不能反过来走——用最少的代码，保留最核心的能力？

答案是 v0：20 行核心代码，1 个 bash 工具，却拥有完整的 Agent 能力——包括sub agent

本次完整教学代码地址：
https://github.com/shareAI-lab/mini_claude_code

1. 核心洞察：Bash 是meta接口、万能工具箱

Unix 哲学告诉我们：一切皆文件，一切皆可管道。而 bash 是这个哲学的入口：

最后一行是关键：通过 bash 调用自身，就实现了子代理机制。不需要 Task 工具，不需要 Agent Registry，不需要任何额外代码。

Bash is All You need

2. 完整版代码

#!/usr/bin/env python"""v0_bash_agent.py - 极简 Claude Code (20行核心) | Bash is All You Need"""from anthropic import Anthropicimport subprocess, sys, osclient = Anthropic(api_key="your-api-key", base_url="https://api.moonshot.cn/anthropic")TOOL = [{"name": "bash", "description": """Execute shell command. Common patterns:- Read: cat/head/tail, grep/find/rg/ls, wc -l- Write: echo 'content' > file, sed -i 's/old/new/g' file- Subagent: python v0_bash_agent.py 'task description' (spawns isolated agent, returns summary)""", "input_schema": {"type": "object", "properties": {"command": {"type": "string"}}, "required": ["command"]}}]SYSTEM = f"""You are a CLI agent at {os.getcwd()}. Solve problems using bash commands.Rules:- Prefer tools over prose. Act first, explain briefly after.- Read files: cat, grep, find, rg, ls, head, tail- Write files: echo '...' > file, sed -i, or cat << 'EOF' > file- Subagent: For complex subtasks, spawn a subagent to keep context clean: python v0_bash_agent.py "explore src/ and summarize the architecture"When to use subagent:- Task requires reading many files (isolate the exploration)- Task is independent and self-contained- You want to avoid polluting current conversation with intermediate detailsThe subagent runs in isolation and returns only its final summary."""def chat(prompt, history=[]): history.append({"role": "user", "content": prompt}) while True: r = client.messages.create(model="kimi-k2-turbo-preview", system=SYSTEM, messages=history, tools=TOOL, max_tokens=8000) content = [{"type": b.type, **({"text": b.text} if hasattr(b, "text") else {"id": b.id, "name": b.name, "input": b.input})} for b in r.content] history.append({"role": "assistant", "content": content}) if r.stop_reason != "tool_use": return "".join(b.text for b in r.content if hasattr(b, "text")) results = [] for b in [x for x in r.content if x.type == "tool_use"]: print(f"\033[33m$ {b.input['command']}\033[0m") try: out = subprocess.run(b.input["command"], shell=True, capture_output=True, text=True, timeout=300, cwd=os.getcwd()) except subprocess.TimeoutExpired: out = type('', (), {'stdout': '', 'stderr': '(timeout)'})() print(out.stdout + out.stderr or "(empty)") results.append({"type": "tool_result", "tool_use_id": b.id, "content": (out.stdout + out.stderr)[:50000]}) history.append({"role": "user", "content": results})if __name__ == "__main__": if len(sys.argv) > 1: print(chat(sys.argv[1])) # 子代理模式 else: h = [] while (q := input("\033[36m>> \033[0m")) not in ("q", "exit", ""): print(chat(q, h)) # 交互模式

3. 子代理机制：递归的优雅

v3 用了 ~150 行代码实现子代理：Agent Registry、Task 工具、工具过滤、进度显示…

v0 只需要一行 bash 命令：

python v0_bash_agent.py "explore the codebase and summarize"

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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