Agent Loop 的核心逻辑抽象后不到 20 行：

const messages: MessageParam[] = [{ role: "user", content: userInput }];while(true) {  const response = await client.messages.create({    model: "claude-opus-4-6",    max_tokens: 8096,    tools: toolDefinitions,    messages,  });  if(response.stop_reason === "tool_use") {    const toolResults = await Promise.all(      response.content        .filter((b) => b.type === "tool_use")        .map(async (b) => ({          type: "tool_result" as const,          tool_use_id: b.id,          content: await executeTool(b.name, b.input),        }))    );    messages.push({ role: "assistant", content: response.content });    messages.push({ role: "user", content: toolResults });  } else {    return response.content.find((b) => b.type === "text")?.text ?? "";  }}

// 差：参数模糊，错误不可修正const tool = {  name: "update_yuque_post",  input_schema: {    properties: {      post_id: { type: "string" },      content: { type: "string" },    },  },};// 出错时return"Error: update failed";

const updateTool = betaZodTool({  name: "update_yuque_post",  description: "更新语雀文章内容，不适合创建新文章",  inputSchema: z.object({    post_id: z.string().describe("语雀文章 ID，纯数字字符串，如 '12345678'"),    title: z.string().optional().describe("文章标题，不改时可省略"),    content_markdown: z.string().describe("Markdown 格式正文"),  }),  run: async (input) => {    const post = await getPost(input.post_id);    if(!post) thrownew ToolError("文章 ID 不存在", {      error_code: "POST_NOT_FOUND",      suggestion: "请先调用 list_yuque_posts 获取有效的 post_id",    });    return await updatePost(input.post_id, input.title, input.content_markdown);  },});

Skill 是上下文工程里非常有效的一种模式，核心思路是：系统提示只保留索引，完整知识按需加载。

const systemPrompt = `可用 Skills：- deploy: 部署到生产环境的完整流程- code-review: 代码审查检查清单- git-workflow: 分支策略和 PR 规范`;async function executeLoadSkill(name: string): Promise<string> {  return fs.readFile(`./skills/${name}.md`, "utf-8");}

printf("hello # 低效（约 45 tokens）description: |  This skill handles the complete deployment process to production.  It covers environment checks, rollback procedures, and post-deploy  verification. Use this before deploying any code to production.# 高效（约 9 tokens）description: Use when deploying to production or rolling back.world!");

# git-workflowdescription: Use when creating branches, PRs, or following commit conventions.  Don't use when: just running git status/log, or when the task is about  code review content(use code-review skill instead).

classAgentLoop {  constructor(    private provider: LLMProvider,    private tools: ToolRegistry,      // MCP 工具注册表    private skills: SkillLoader,      // Skill 按需加载器    private memory: MemoryManager,    // 跨会话记忆  ) {}  asyncrun(userInput: string, session: Session){    // 1. 构建分层上下文    const systemPrompt = await this.buildLayeredContext(session);    // 2. 主循环    const messages = [{ role: "user", content: userInput }];    for (let i = 0; i < MAX_ITER; i++) {      const resp = await this.provider.chat(messages, this.tools.definitions());      if (resp.hasToolCalls) {        for (const call of resp.toolCalls) {          // 3. Skill 触发时按需加载          if (call.name === "load_skill") {            const skillContent = await this.skills.load(call.args.name);            messages.push(toolResult(call.id, skillContent));          } else {            const result = await this.tools.execute(call.name, call.args);            messages.push(toolResult(call.id, result));          }        }      } else {        // 4. 记忆整合（token 超阈值时触发）        await this.memory.maybeConsolidate(session, messages);        return resp.content;      }    }  }  privateasyncbuildLayeredContext(session: Session): Promise<string> {    return [      await readFile("SOUL.md"),           // 常驻层：身份和约束      await this.memory.load(session),      // 记忆层：跨会话事实      this.skills.buildIndex(),             // Skills 索引（描述符，不含全文）      buildRuntimeContext(session),         // 运行时：时间、渠道、用户信息    ].join("\n\n");  }}