得物技术团队近日发布了一篇从零构建Coding Agent的实战文章，完整复盘了名为 Violin 的智能编程代理的设计与实现全过程。对于关注 AI Agent 落地的工程师来说，这份教程提供了一份覆盖架构选型、核心循环、工具集成与协议设计的全栈参考。
Violin 采用三层架构设计，将感知、推理与执行解耦，以提升系统的可维护性和扩展性。技术栈方面，团队选择了 Zig 与 Python 混合编程——Zig 负责性能敏感的底层逻辑，Python 则用于模型交互、工具调度等高阶模块，发挥了两者生态的优势。
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Agent Loop 作为核心循环，驱动着整个代理的运行节奏：接收任务、调用大模型生成计划、执行工具并收集反馈，再进入下一轮决策。模型适配层在此基础上对不同的大语言模型做了兼容处理，确保输出稳定性。工具系统定义了一套可扩展的操作接口，让 Agent 能够读写文件、调用外部 API 甚至执行本地代码。
在长上下文会话场景下，文章还介绍了会话与压缩管理策略，用于平衡推理成本与信息完整性。同时，Violin 引入了 Lua 插件机制，开发者可以编写轻量脚本动态扩展 Agent 行为，而不必改动核心代码。C/S 网络协议的设计则让 Agent 可以作为远程服务接入现有开发流水线，支撑分布式部署。
整篇文章以实用为导向，拆解了 Agent 工程化中的关键环节。对于想要动手搭建自己的 Coding Agent 的团队或个人，Violin 的演进路径给出了一条可参考的技术路线，这一开放分享也为社区提供了宝贵的一手经验。
