使用Pydantic-AI构建自定义CLI编码代理
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原文英文，约2900词，阅读约需11分钟。
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内容提要
本文介绍了Ben O'Mahony如何利用Pydantic-AI框架和模型上下文协议（MCP）构建自定义CLI编码代理，以提高开发效率。该代理能够读取代码、运行测试、访问文档并进行代码修改，从而改善调试和问题解决流程。通过定制化，代理更好地满足特定项目需求，增强团队协作和学习能力。
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关键要点
- Ben O'Mahony是Thoughtworks的首席AI工程师，专注于构建生成性AI平台和代理。
- CLI编码代理与聊天机器人或自动完成功能不同，能够读取代码、运行测试和更新代码库。
- 通过构建自定义代理，可以更好地满足特定项目需求，增强团队协作和学习能力。
- 选择构建自定义解决方案而非购买商业工具，因为商业工具通常为通用用例设计。
- 开发代理的架构包括核心AI模型、Pydantic-AI框架、MCP服务器和CLI接口。
- 通过MCP，代理能够使用各种工具，增强其功能和可扩展性。
- 代理的第一个能力是运行测试，能够自动识别失败的测试并建议修复。
- 通过提供开发指导，代理能够更好地理解开发哲学，避免不当行为。
- MCP允许通过运行专用服务器来添加复杂功能，提升代理的能力。
- 代理能够在沙箱环境中执行Python代码，提高计算的准确性和安全性。
- 集成AWS Labs MCP服务器，使代理能够访问云文档和进行集成。
- 添加互联网搜索功能，使代理能够获取最新的信息和解决方案。
- 代码推理MCP帮助代理系统地思考复杂问题，提供结构化的分析。
- 通过调整配置，代理能够更耐心地处理复杂问题，提供全面的响应。
- Desktop Commander使代理能够在开发环境中执行文件系统操作和命令。
- 最终的代理配置整合了多种功能，提升了调试和问题解决的效率。
- 构建自定义代理的过程揭示了MCP的重要性和实时信息的必要性。
- CLI代理的未来发展方向包括AWS特定工具、工作流程增强和基准测试。
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