本文介绍如何用TypeScript构建独立于模型提供商的AI智能体执行框架，以编码智能体为例，核心原则是模型只提出动作、由框架负责执行。文章逐步实现基础执行循环、工具参数校验、工作区文件隔离与命令白名单、轮次与工具调用预算及超时取消、保持工具调用与结果成组的上下文裁剪、事件观测与用量统计，并用脚本化假模型对失败路径做确定性测试，最后说明如何接入真实模型。

Docker推出Cagent运行时，旨在为AI代理提供确定性测试，解决生产系统测试中的问题。Cagent通过记录和重放模式，捕获真实API交互，确保测试的可重复性和确定性，尽管仍在开发中，但为代理测试提供了新的方向。