Vercel 发布教程：用 AI SDK 和 Sandbox 从零构建 AI 编码智能体框架

构建你自己的 AI 编码 Agent Harness

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使用 AI SDK、Vercel Sandbox 和 just-bash 从零构建一个 AI 编码 Agent Harness。涵盖工具循环、工具设计、系统提示词、沙箱抽象、上下文裁剪、子 Agent 委派、生命周期管理以及可扩展性。

一个带三个工具的工具循环只是个玩具演示。当你试图用它做真正的工作时，问题就开始了。你读取一个 5000 行的文件，它会永远留在上下文里。你给它 bash，它就运行 rm -rf。你让它重构一个模块，它却向你解释如何重构一个模块。一个长任务填满上下文窗口，Agent 就丢失了自己的指令。云端沙箱按分钟计费，超时后你的代码就消失了。

Harness 这个词指的就是 Agent 周围负责处理这一切的系统。本课程从零构建 TeensyCode。

TeensyCode 是一个可用的 AI 编码 Agent Harness，拥有紧凑的 TypeScript 核心、真实的工具集和多种沙箱后端。你能完全理解它，因为每一部分都是你亲手构建的：

TypeScript、async/await、基本的终端使用经验 一个 AI_GATEWAY_API_KEY 环境变量 Node.js 22+ 或 Bun 运行时 推荐先修：Building Filesystem Agents 课程

课程如何运作

因果序列。每一步之所以存在，都是因为上一步弄坏了某个东西。第 1 步加入 read，因为聊天机器人看不到文件。第 2 步加入 grep，因为 Agent 无法搜索。第 3 步加入 bash，因为它无法运行命令，但现在它能 rm -rf 了。每一步聚焦一个概念，其余部分保持可运行。

模块 1 到 6 是跟练式构建。你写代码、运行、验证。模块 7 是概念与分析（沙箱生命周期涉及持久化工作流和状态机，无法在本地安全演示）。模块 8 到 11 混合构建与分析。

模块 1：Agent 循环

从一个零工具的 ToolLoopAgent（聊天机器人）构建到 read 和 grep（Agent），再到带安全门控的 bash。

将描述演进为 5 段式契约，提取工厂模式，并构建可配置的审批机制。

用结构化指令、动态组合、验证门控和 AGENTS.md 塑造行为。

一个接口，三种实现。工具调用 sandbox.exec()，而不是 child_process.exec()。

每次工具调用都会永远留在上下文里。用裁剪、有界输出和缓存控制来修复。

父级规划，子 Agent 执行。隔离上下文、受限工具、基于角色的模型。

云端沙箱花钱且会超时。概念与分析模块。

猜错的 Agent 比会提问的 Agent 浪费更多时间。

Agent 是无头的。CLI、TUI 和 Web 是渲染策略。

事件驱动，而非继承。技能作为渐进式披露。工具作为注册项。

拿你的 Harness 跑一个真实项目。不是「加一个 hello world 端点」，而是「给认证路由加上限流」。观察上下文在哪里溢出。观察它在哪里选错了工具。观察子 Agent 在哪里拿到糟糕的指令。修复坏掉的地方。

组件用途AI SDKToolLoopAgent、tool()、isStepCount、pruneMessages、流式输出AI Gateway模型路由。「anthropic/claude-haiku-4.5」作为字符串，无需包装器Vercel Sandbox带隔离文件系统、git 和 npm 的远程 VMjust-bash内存虚拟文件系统和模拟 bashVercel Workflow用于沙箱生命周期的持久化工作流Zod工具输入 schema

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