从零构建Agent运行时
不依赖 LangChain 等框架，从零实现一个功能完整的 Agent Runtime。逐模块构建 LLMClient、ToolRegistry、ToolExecutor、MessageManager 和核心控制循环，包含并行工具调用、Streaming、超时控制、死循环检测等高级特性，附完整可运行代码。
Agent控制循环：运行时的核心抽象
Agent 的本质不是一次函数调用，而是一个可中断的控制循环。本文从状态机模型出发，深入剖析 Agent Control Loop 的每个阶段——OBSERVE、THINK、ACT、REFLECT，对比 ReAct 与 Plan-then-Execute 两种主流模式，讨论状态管理、错误处理与性能优化策略，并给出一个不依赖任何框架的完整 Python 实现。