一款面向工程场景的代码智能体框架，提供可扩展、可观测、可落地的代码自动化能力。
CodeAgent 是一款以工程实践为导向的代码智能体（Code Agent）基础框架。它围绕"理解代码 → 制定计划 → 执行操作 → 验证结果"的闭环工作流，将大语言模型的推理能力与传统静态分析、代码生成、测试执行等工程工具结合起来，用于支撑日常开发中的自动化任务。
典型应用场景包括但不限于：
- 自动化代码评审与质量门禁
- 遗留代码重构与迁移
- 单元测试与集成测试自动生成
- 代码搜索、问答与文档补全
- CI/CD 流水线中的智能任务节点
- 特定领域的自定义代码工作流
本项目的目标不是提供一个"开箱即用的 AI 助手"，而是提供一套稳定、可组合、便于二次开发的 Agent 基础设施，让团队能够基于自身工程规范快速构建垂直场景下的代码自动化能力。
- 任务编排：支持多步推理、计划-执行-反思（Plan-Act-Reflect）、工具调用与结果回写的完整工作流。
- 工具抽象：统一的 Tool/Plugin 接口，内置文件操作、代码搜索、Git、Shell 等常用工具，易于扩展。
- 上下文管理：可插拔的上下文构建策略（RAG、向量检索、静态分析摘要等），控制 Token 预算与信噪比。
- 可观测性：全链路日志、Trace 埋点、执行轨迹可视化，支持对接主流监控系统。
- 安全沙箱：可配置的命令白名单、路径隔离、敏感信息扫描与审批流程，降低 Agent 执行风险。
- 并发与流式：支持多任务并发调度、流式输出与事件总线，便于对接前端与其他系统。
- 状态持久化：任务快照、断点续跑、结果缓存，便于长生命周期任务的管理。
- 配置驱动：通过配置文件声明 Agent 行为、模型参数与工具集合，避免硬编码。
CodeAgent 采用分层、模块化的设计，主要包括以下核心模块：
- Agent Core：负责任务调度、状态管理、对话与推理流程编排。
- LLM Provider：模型接入层，抽象统一的推理接口，支持多种主流大模型服务及本地模型。
- Tool Engine：工具注册、参数解析、执行与结果规范化的引擎。
- Context Service：代码上下文检索、摘要与压缩，负责向模型输入高质量信息。
- Execution Runtime：命令执行、文件 I/O 与外部系统交互的运行时环境，含沙箱机制。
- Persistence Layer：任务、会话、缓存与日志的存储抽象。
- Observability Stack：日志、指标、Trace 与可视化面板。
- API / CLI / SDK：对外暴露的交互入口，便于集成到 IDE、Web 前端或 CI 系统。
整体通过事件总线串联各层模块，支持横向扩展与独立演进。
- 操作系统：Linux / macOS / Windows（推荐 Linux）
- 运行时版本：以项目实际依赖为准（参考
pyproject.toml/package.json/go.mod等） - 外部依赖：Git、Docker（部分沙箱模式需要）、可用的大模型服务（云端或本地）
推荐通过项目提供的包管理方式进行安装：
- 克隆仓库并进入项目目录。
- 根据项目使用的语言与包管理工具（如 pip、poetry、npm、pnpm、cargo、go mod 等）执行依赖安装命令。
- 复制并编辑默认配置文件，填入必要的模型接入凭证与运行参数。
- 准备一个任务描述或输入目标。
- 启动 Agent，指定配置文件路径与任务入口。
- 通过控制台、日志或可视化界面观察执行过程与最终产物。
- 单次任务模式：一次性完成指定任务，结束后退出。
- 会话模式：支持多轮交互，在同一上下文中持续推进任务。
- 服务模式：以 HTTP / gRPC 服务方式运行，接收外部调用。
- 批处理模式：按清单批量处理多个目标（如批量生成测试用例）。
任务通过结构化描述文件或命令行参数声明，主要包括：
- 任务目标与验收标准
- 允许使用的工具集
- 上下文范围（文件、目录、代码片段等）
- 最大迭代次数、超时、失败重试策略
- 输出产物的位置与格式
- 文件读写与目录操作
- 代码搜索（grep / AST / 符号索引）
- Git 操作（diff、blame、分支管理等）
- Shell 命令执行（可配置白名单与沙箱）
- 测试执行与结果解析
- 外部服务调用（API、数据库、消息队列）
- 关键词 / 正则驱动的文件筛选
- 基于符号依赖与引用链的依赖展开
- 向量检索与分块摘要
- 基于最近修改、测试失败热点等信号的优先级排序
配置采用分层结构，支持全局默认配置 + 任务级覆盖：
- 模型与推理相关配置（提供商、模型名称、温度、Token 上限、重试策略等）
- 工具与沙箱配置（允许列表、路径隔离、超时、资源限制等）
- 日志、监控与追踪配置
- 存储与缓存配置（数据库、向量库、缓存目录等）
- 并发与调度配置（最大并发数、队列大小、优先级等）
具体字段与默认值请参考项目内的配置样例文件与配置说明。
遵循统一的 Tool 接口约定，实现输入参数声明、执行逻辑与结果规范化，并在工具注册表中注册。建议为每个工具提供单元测试与最小使用示例。
实现模型适配层，将请求/响应格式映射到内部统一的推理接口，并处理鉴权、重试与限流等常见问题。
基于 Agent Core 提供的编排能力，通过组合工具与策略，构建特定领域的工作流模板。推荐将工作流以配置或插件方式交付，便于复用。
- 代码风格：遵循项目根目录下的 lint/format 工具配置。
- 测试要求：新增模块需提供单元测试，关键路径建议补充集成测试。
- 提交规范：遵循项目约定的提交信息格式，便于自动生成变更日志。
通过 CLI 或内置开发脚本直接启动，适合调试与小规模试用。
项目提供容器镜像与编排示例，支持：
- 单容器快速启动
- 使用 docker-compose 串联 Agent 与依赖服务（数据库、缓存等）
- 在 Kubernetes 等容器编排平台上以服务方式部署
Agent 可作为 CI 步骤接入流水线，例如：
- 在 Pull Request 中执行自动代码评审
- 根据变更范围自动生成或更新测试用例
- 在发布前执行依赖与风险扫描
- 日志：结构化日志，可配置等级、格式与输出目标。
- 指标：暴露任务数、成功率、平均耗时、Token 消耗、工具调用次数等核心指标。
- 追踪：为每次任务执行生成唯一 Trace ID，串联各层执行细节，支持接入分布式追踪系统。
- 调试模式：支持开启详细输出与交互式检查，便于定位问题。
- 回放能力：可基于任务快照回放执行过程，支持离线复盘与单元化测试。
- 凭证管理：敏感信息通过环境变量或密钥管理服务注入，禁止明文写入配置。
- 权限最小化：Agent 运行时仅拥有必要的文件系统与网络权限。
- 命令白名单：可执行的外部命令与参数需显式声明，默认拒绝未授权操作。
- 输入/输出扫描：对模型输入与 Agent 产物进行敏感信息与风险模式扫描。
- 审批与人工介入：高风险操作支持审批节点，需人工确认后继续执行。
- 合规审计：关键操作记录审计日志，支持按组织要求保留与导出。
- 缓存：对模型调用、上下文检索、静态分析结果进行可配置缓存，降低成本与延迟。
- 并发：支持多任务并行调度，单个任务内可并行执行无依赖的工具调用。
- 流式处理：支持流式输出与增量生成，改善交互体验与首屏响应时间。
- 资源隔离：通过容器、cgroup、进程沙箱等方式限制执行环境资源。
- 成本控制：提供 Token 预算、请求限流、失败熔断等机制，避免异常情况下的资源浪费。
首先检查任务描述是否清晰、可执行，并查看日志与 Trace 信息。常见原因包括：上下文不足、工具权限不足、模型推理失败、环境依赖缺失等。建议在调试模式下逐步复现并定位问题。
通过配置文件白名单、路径隔离、操作审批与 Git 工作流约束（如仅允许在临时分支上修改）等方式联合控制。在未充分验证前，建议以只读或建议模式运行。
支持，只要本地模型能够通过统一的推理接口接入即可。部分模型可能需要在采样策略、提示词与上下文长度限制上做适配。
通过新增工具或 Provider 插件，对接内部 API。推荐在插件层统一处理鉴权、审计与限流逻辑。
- 更丰富的内置工作流模板，覆盖更多典型工程任务。
- 更强的上下文构建与检索能力，支持大型代码仓库与多语言项目。
- 更完善的可视化编排与调试工具，提升 Agent 开发体验。
- 更丰富的安全策略与沙箱能力，适配更严格的企业环境。
- 更完善的成本与质量评估体系，支撑 Agent 规模化落地。
欢迎以 Issue、Pull Request 或设计文档等形式参与项目建设：
- 先在 Issue 中说明需求或问题背景。
- 与维护者确认方案后再进行开发。
- 遵循项目的代码风格与测试要求。
- 提交前请运行完整测试与静态检查。
- 按项目约定的提交规范编写提交信息。
详细流程请参考项目内的贡献说明文档（如有）。
以项目根目录下的许可证文件为准。使用前请仔细阅读许可证条款。