## 项目背景

[CNB 平台](https://cnb.cool) 有一个内置的 NPC（AI 编程助手），但它功能受限、不可定制。我想给它造一个「完全自主版」——能自己读代码、写代码、跑命令、发评论、甚至派生子 Agent 并行干活，全程无需人工干预。

项目地址：[https://cnb.cool/Bring/NPC/Agent](https://cnb.cool/Bring/NPC/Agent)

## 一句话概括

**CNB NPC Agent**：一个运行在 CNB 平台上的自主 AI 编程 Agent，以 Docker 镜像发布。用户在 Issue/PR 中 @Agent，它接管任务→调 LLM→执行工具→循环直到完成→把结果评论回仓库。

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![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10211746/d3065ad6ad48c7fe873463b1a46b54e6.png)
Workboddy 协助了解项目架构
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## 技术栈

- **运行时**: Node.js 22 + TypeScript
- **AI 协议**: OpenAI 兼容 SSE 流式接口
- **部署形态**: Docker 镜像，多阶段构建（28MB 最终镜像）
- **工具**: git, ripgrep, cnb-cli
- **开发工具**: CodeBuddy（全程）

## 架构亮点

### 1. 纯手写 agentic loop——180 行 while(true)

没有引入任何 Agent 框架（LangChain、AutoGPT 等），核心逻辑就是一个 `while(true)` 循环：

```
用户指令 → 构建 prompt → while(true):
  ├─ 调 LLM（SSE 流式 + 自动重试）
  ├─ 上下文 >75% 窗口 → 用 flash 模型压缩
  ├─ 有工具调用 → 并发/串行调度执行 → 回填结果 → continue
  └─ 无工具调用 → Hermes 自审 → 确认完成后退出
```

工具调度的并发/串行判定：每个工具声明 `concurrent` 字段——`bash/write/edit/comment` 有副作用，串行执行；`read/vision/skill` 只读，`Promise.all` 并发。调度器按 LLM 返回的原始顺序组装结果，确保一致性。

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![1.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10211746/9fa274be0f0ae9450719be76278a652f.png)
Workboddy 解释 agentic loop
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### 2. Hermes 自审——AI 会撒谎，我们不会

LLM 经常在回复里写「任务已完成」，实际上 comment 根本没发。Hermes 自审机制：
- 从消息历史的 `tool_calls` 字段统计每个工具**实际**调用了多少次
- 把这个**不可推翻的系统日志**注入给审校模型
- 强制二元判断：「完成」or「遗漏：xxx」
- 遗漏时自动反馈给主 Agent，继续循环补全

这种设计杜绝了 AI「用文字欺骗自己说做完了」的经典问题。

### 3. 后台子 Agent——真正的并行开发

主 Agent 可以派生子 Agent 去后台独立完成任务（比如：主 Agent 修 Bug，子 Agent 同步更新文档）。子 Agent 有自己的消息栈和工具集（不含 agent 工具，结构上防止递归派生），通过 `Promise.race` 和事件通知机制与主 Agent 通信。

### 4. 动态工具注册

新增一个工具不需要改任何注册代码——把 `.ts` 文件丢进 `tools/` 目录，导出 `tool` 对象即可。系统提示词里的工具列表也由此动态生成。

### 5. 上下文压缩

当 token 用量超过窗口 75% 时，用一个轻量 flash 模型把中间历史压缩成 300 字以内的执行摘要，保留系统消息、首条用户消息和最近 3 轮。压缩失败时插入占位提示，而不是静默丢历史。

## WorkBuddy 帮了大忙

整个项目是在 WorkBuddy 里完成的，几个特别爽的点：

1. **流式 thinking 打印到日志**：调试 agentic loop 最大的痛点是不知 AI 为什么选了某个工具。WorkBuddy 的 SSE 流式能力让我用 50 行就实现了 thinking 内容的实时输出，出了问题秒定位。

2. **Skills 系统**：我把 npm 发布、Docker 镜像构建等重复操作做成了 Skills，一键触发，告别每次手动敲命令。

3. **上下文窗口够大**：100 万 token 的上下文意味着整本《JavaScript 高级程序设计》塞进去都没问题，Agent 读整个仓库代码完全无压力。

4. **代码审查**：写完怀疑有边界条件 bug？直接把代码和问题描述扔给 Agent，它跑一遍路径推演就能指出遗漏的 `switch` 分支没有 break。

## 成果数据

- **核心代码**: agent 层 ~1800 行 TypeScript，7 个工具模块
- **工具调用**: 支持并发+串行混合调度
- **自审能力**: Hermes 双轮兜底，杜绝「假装完成」
- **部署**: 一行 `include` 即可接入任意 CNB 仓库
- **测试**: config/session/dispatcher/subagent 完整单元测试覆盖

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![CNB_NPC_Agent_系统架构图_修正版.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10211746/7275e5219263ab57f10e71f089294822.png)
Workboddy 绘制项目架构图
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## 写在最后

CodeBuddy 的核心价值不是帮你写代码，而是让你从「工具使用者」变成「工具设计者」。当你有了一个足够聪明的编程伙伴，你的想象力就是唯一的瓶颈。

如果你也有类似的自建 AI Agent 的想法，WorkBuddy 是个不错的起点——它能帮你把「这个轮子能转吗」的问题，从几周缩短到几天。


CNB 平台 有一个内置的 NPC（AI 编程助手），但它功能受限、不可定制。我想给它造一个「完全自主版」——能自己读代码、写代码、跑命令、发评论、甚至派生子 Agent 并行干活，全程无需人工干预。

在 CNB 用 WorkBuddy 从零手搓一个自主 AI 编程 Agent：180 行核心循环 + 7 个工具 + 100 万上下文

CNB NPC Agent 是运行在 CNB 平台上的自主 AI 编程 Agent。用户在 Issue 或 PR 中 @Agent 后，它可自动理解任务、读写代码、执行命令并回写结果，无需人工干预。项目采用纯手写 Agentic Loop，支持工具调度、子 Agent 并行和 Hermes 自审，避免 AI 假装完成任务，以轻量 Docker 镜像快速接入仓库。

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人工智能

开发工具

CNBNPCAgent是一个运行在CNB平台上的自主AI编程助手，通过Docker镜像发布。它能自动处理Issue/PR任务，调用LLM执行代码编写、命令运行等操作，并支持子Agent并行开发。项目采用Node.js+TypeScript开发，具备动态工具注册、上下文压缩和Hermes自审机制，确保任务可靠完成。1800行核心代码实现并发/串行混合调度，测试覆盖完善。

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