mini-agent

从零理解 LLM agent 核心概念的学习仓库 —— 不用任何高层框架,手写每个概念。pnpm monorepo,一个学习轨一个包。

三个包分别是什么

包	是什么
packages/mini-agent	主线:不用框架、从零手写的 agent 核心(Phase 0–7:Tools / Hooks / Context / MCP / Subagent / Skills)。路线图见包内 LEARNING.md。
packages/langchain-lab	LangChain.js 学习轨 —— 学生产框架的 API,与手写核心隔离(独立依赖)。
packages/langgraph-lab	LangGraph.js 学习轨 —— 规划中,学到时再建。

框架学习轨是和主线并行、独立的:手写完核心后再学框架,二者依赖互不污染。

运行

pnpm install                                          # 仓库根,一次装全部包
echo "DEEPSEEK_API_KEY=sk-..." > .env                 # 单份根 .env,所有包共享

pnpm --filter mini-agent    dev "23 * 47 等于多少"     # 跑核心 agent
pnpm --filter langchain-lab dev src/01-chat-models.ts # 跑某个 LangChain demo
pnpm -r typecheck                                     # 所有包 typecheck

心智模型一句话:--filter <包名> 选单个包(包名来自各包 package.json 的 name),-r 对所有包跑。密钥只在根 .env 写一次,各包脚本用 --env-file=../../.env 共用。

更多

• 规则 / 架构 / Working mode → AGENTS.md(给 AI 协作者的 canonical 项目说明;CLAUDE.md 导入它)
• 学习路线图 + 自检 → packages/mini-agent/LEARNING.md · packages/langchain-lab/LEARNING.md
• 各包局部说明 / 进度 → packages/mini-agent/README.md · packages/langchain-lab/README.md