构建：你的第一个有边界的 Agent Loop

先写一个能停下来的循环

Agent 的循环可以很短：观察当前状态，选择下一步，执行工具，记录返回值。工程上的难点在错误、预算和停止条件。

MAX_STEPS = 5
history = []
for step in range(MAX_STEPS):
    action = choose_next_action(history)
    if action["type"] == "finish":
        break
    result = run_allowed_tool(action)
    history.append({"action": action, "result": result})
else:
    print("达到步数上限，交给人检查")

这是结构示意，choose_next_action 与 run_allowed_tool 需要你按实际任务实现。先用固定返回值模拟它们，再接模型。

三条最小边界

1. 只允许调用预先注册的工具，不直接执行模型返回的任意代码。
2. 设置最大步数、超时和预算。
3. 对外发送消息或修改重要数据前，先生成草稿供人检查。

实验记录

给同一任务分别制造一次超时、一次空结果和一次参数错误。观察系统是否能停止，错误是否足够清楚。不要只记录成功截图，失败轨迹通常更有信息。