今年以来智能体的热度一直是居高不下的，尤其是编码相关的智能体广受大家的关注。现在市面上最火的编码智能体主要是、以及谷歌最近发布的，可以看出他们都是国外大厂发布的，需要一些魔法才能使用。那如何开发一款在终端运行的呢？
本文相关的代码我已经发布到GitHub仓库Synapse,欢迎大家，一起共建。
智能体（Agent）： 是指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体。它可以是软件程序、机器人或其他形式的自动化系统。
Coding Agent：是一种专门用于编程任务的智能体，它能够在软件开发过程中根据环境中的工具，执行相应的操作，去辅助用户做一些功能，如代码生成、调试、优化等。
- 应用场景：
- 代码生成：根据自然语言描述自动生成代码。
- 代码补全：在编写代码时提供实时的建议和补全。
- 错误检测与修复：识别代码中的错误并提供修复建议。
- 文档生成：自动生成代码注释和文档。
- 测试用例生成：为代码生成单元测试用例。
从上面对智能体相关的概念阐述，可以简单的Agent 智能体理解就是给大模型一些工具，让它基于上下文去使用工具处理问题。那基于此，我们要开发的agent就要能处理以下问题：
- 接受用户请求；
- 能连接大模型；
- 提供tools；
- 输出大模型的响应；
- 模型能根据调用tool决定什么时候结束任务。
再进一步分析，我们对主要逻辑模块进行分层，可以归纳为以下：
用户界面层 (User Interface Layer)
Command-Line Interface (CLI) : 这是用户与 交互的唯一入口。
- 职责: 接收用户输入、处理本地命令（如 /add, /reset）、启动和停止加载动画、打印 AI 的流式输出。
- 特点: 它是“哑”的，不关心业务逻辑，只负责输入和输出，这使得未来替换成 Web UI 或其他界面变得容易。
核心逻辑层 (Core Logic Layer)
这是整个应用的大脑和状态中心。
- 职责: 管理“思考-行动”循环、调用 LLM 和工具、维护整个对话流程。
- 特点: 它通过接口与下一层（服务层）交互，而不是具体的实现。这是实现可扩展性的关键。
服务与抽象层 (Service & Abstraction Layer)
这一层是解耦的关键，它定义了“能力”的接口，而不关心如何实现。
- LLM Provider Interface: 定义了一个 AI 模型提供商必须具备的能力。Agent 只依赖这个接口。
- Tool Executor: 定义了执行一个工具的单一入口 (Execute)。Agent 只需告诉它工具的名字和参数，无需关心工具箱里具体有什么。
实现层 (Implementation Layer)
这一层是具体实现者，负责与外部世界打交道。
- Client: 它们分别实现了 LLM Provider 接口，封装了与各自 API 端点进行 HTTP 通信的细节。
- Tool Registry & Impl.: registry.go: 维护一个所有可用工具的“注册表”（map）。 file_tools.go: 提供了 read_file, edit_file 等函数的具体实现，直接调用 Go 的 os 包来操作文件。
模型响应
终端响应
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