这个系列在做什么

把一个开源 LLM agent harness（pi，@earendil-works/pi-coding-agent）从最小例子拆到完整工程设计

适合谁读

• 想理解 agent harness 的工程师
• 准备自己写一个 wrapper 或 harness 的开发者
• 看过 N 篇”用 30 行代码写一个 agent”之后还想往下挖一层的人

目录

#	文章	核心问题
01	用最小例子看 agent runtime 的事件流	agent loop 长什么样？turn 是什么？
02	Agent loop 与 turn：一次 prompt 为什么会拆成 4 趟	一次 prompt 为什么会拆成多个 turn？
03	Provider 抽象与统一事件协议	不同厂商的流格式怎么统一成一套事件？
04	Tool 系统(上)：一个 toolCall 的一生	模型”调用”工具时，到底是谁在执行？
05	Tool 系统(下)：工具从哪来、怎么暴露，以及 extension 的角色	工具怎么进系统、怎么暴露给模型、怎么控制？
06	实战：给应用加一个 tool（customTools 与 extension 两种方式）	怎么给 pi 应用加自己的工具？两种方式怎么选？
07	Session 系统：对话怎么存、恢复、分支	对话怎么存？为什么是 append-only 树而不是数组？
08	Context 构建：发给模型的输入怎么拼出来	发给模型的输入怎么拼？为什么不只是 messages？
09	Skills 系统：把可复用指令做成按需内容	skill 怎么发现、暴露、按需加载？为什么只把描述放进 prompt？