Files
ai-agent-deep-dive/docs/16-python-implementation-notes.md
2026-04-02 10:09:34 +00:00

1.4 KiB
Raw Permalink Blame History

16. Python 实现注意事项

1. 实现原则

目标不是逐字复刻原实现,而是用 Python 重建同样的产品能力结构。

2. 模块建议

建议 Python 项目按以下模块拆:

  • runtime/query loop, orchestration
  • messages/message schemas
  • tools/tool registry and execution
  • permissions/permission engine
  • memory/memory loading and retrieval
  • tasks/background task model
  • storage/transcript and session persistence
  • agents/agent definitions
  • extensions/skills/plugins/mcp
  • verification/verification runner

3. 推荐先用的数据模型

优先用:

  • pydantic / dataclasses 定义消息与状态
  • sqlite 或 JSONL 先做 transcript
  • 明确的 service 层代替隐式全局状态

4. 不要过早做的事

  • 不要先优化 UI
  • 不要先做复杂并发
  • 不要先支持十几种 agent
  • 不要把 memory 做成向量库重系统

5. 第一阶段的最佳目标

先做出一个:

  • 结构清晰
  • transcript 可回放
  • message 模型稳定
  • verification 能跑
  • compact 能工作

的 Python core runtime。

6. 推荐里程碑

Milestone 1

  • message model
  • query loop
  • basic tools
  • transcript

Milestone 2

  • permissions
  • memory
  • resume
  • compact

Milestone 3

  • verification agent
  • simple skill loading
  • background local agent tasks

Milestone 4

  • MCP / plugin minimal support
  • worktree isolation
  • richer UI