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1. 从零手写 Mini-Cursor：ReAct 循环驱动的 AI 编程 Agent 是什么

Mini-Cursor 是一个用 Node.js 手写的 AI 编程 Agent，它能自己读文件、写代码、跑命令，在十几轮 ReAct 循环里把一个 React TodoList 项目从空目录搭到能跑起来。适合谁？适合已经会用 LangChain 定义工具、但还没把「工具调用 + 文件读写 + 代码生成」串成完整闭环的开发者。这一课要解决的核心问题很具体：前四课我们有了工具定义、Agent Loop、CLI 执行、完整工具箱，但它们还是散落的零件，没有一个能独立运行的主程序把它们驱动起来。

我试过把工具和主循环写在一个文件里，结果改一个工具就要动整个 Agent，调试时日志混在一起根本看不清哪一步是模型推理、哪一步是工具执行。所以这一课的关键动作是分层：all-tools.mjs只负责工具定义与导出，mini-cursor.mjs只负责 ReAct 主循环、消息管理和安全护栏。两者通过import连接，职责清晰。

ReAct 循环的本质是「推理—行动—观察」三步反复：模型先想下一步该干什么（Reason），然后调用一个工具（Act），拿到工具返回结果（Observe），把结果塞回消息历史，再进入下一轮推理。Mini-Cursor 把这个循环跑在一个for循环里，最多 30 轮，每轮都检查模型有没有返回tool_calls——没有就说明任务完成，直接返回最终回复。

这一课最终交付三样东西：一份可复制的 Agent 主程序配置片段、一份工具注册示例、一次端到端代码生成验证动作。跑通之后，你手里就有一个能独立干活的 AI 编程 Agent，而不是一堆需要手动拼接的函数。下面从环境准备开始，一步步把它搭起来。

2. TaoToken 前置：统一 Key 与 Base URL 接入配置

在写 Agent 主程序之前，先把模型通道配好。Mini-Cursor 需要一个兼容 OpenAI 接口协议的 Base URL 和 API Key，TaoToken 提供统一通道，把模型调用收敛到一个入口，省得每个模型单独配一套环境变量。这一步的目标是让ChatOpenAI能通过 TaoToken 的 Base URL 正常发起请求。

先拿到 Key。打开 https://taotoken.net/api-keys ，登录后创建一个 API Key，复制保存。注意这个 Key 只在创建时完整显示一次，丢了就得重建。然后确认你要用的模型 ID，TaoToken 的模型列表在 https://taotoken.net/doc 可以查到，编程任务建议选推理能力强的模型。

接下来配置环境变量。在项目根目录建一个.env文件，写入：

# .env TAOTOKEN_API_KEY=sk-你的Key TAOTOKEN_BASE_URL=https://taotoken.net/api TAOTOKEN_MODEL=你的模型ID

这里有个容易踩的坑：Base URL 结尾不要带/v1，也不要带斜杠。TaoToken 的 API 入口是https://taotoken.net/api，SDK 会自己拼接路径。如果你写成https://taotoken.net/api/v1，请求会打到错误路径上，返回 404 而不是 401，排查时容易误判成 Key 问题。

然后在mini-cursor.mjs里初始化模型。用@langchain/openai的ChatOpenAI，把configuration.baseURL指向 TaoToken：

import 'dotenv/config'; import { ChatOpenAI } from '@langchain/openai'; const model = new ChatOpenAI({ modelName: process.env.TAOTOKEN_MODEL, apiKey: process.env.TAOTOKEN_API_KEY, temperature: 0, configuration: { baseURL: process.env.TAOTOKEN_BASE_URL, }, });

temperature: 0是编程 Agent 的标配，代码生成要的是确定性，不是创意。modelName从环境变量读，换模型不用改代码。如果你用的是 Claude Code 或 Cline 这类工具，配置逻辑一样：Base URL 填https://taotoken.net/api，Key 填 TaoToken 的 Key，Model ID 填你选的模型。三件套对齐，通道就通了。

依赖安装用 npm 或 pnpm 都行：

pnpm add @langchain/openai @langchain/core dotenv chalk

装完之后，可以先写一个最小验证脚本，确认通道能通，再往下写 Agent 主循环。这一步别跳过，通道不通后面所有调试都是白费。

3. 可复制配置：Agent 主程序与工具注册片段

这一节给出可以直接复制的mini-cursor.mjs核心片段，包含工具注册、System Prompt 和 ReAct 主循环。先看工具注册部分，从all-tools.mjs导入四个工具并绑定到模型：

import { HumanMessage, SystemMessage, ToolMessage } from '@langchain/core/messages'; import { executeCommandTool, readFileTool, writeFileTool, listDirectoryTool, } from './all-tools.mjs'; import chalk from 'chalk'; const tools = [ readFileTool, writeFileTool, listDirectoryTool, executeCommandTool, ]; const modelWithTools = model.bindTools(tools);

bindTools是关键一步，它把工具 schema 注入到模型的请求里，模型才知道有哪些工具可调、每个工具要什么参数。没有这一步，模型只会返回纯文本，永远不会触发tool_calls。

接着是 System Prompt，这里要预埋防呆规则。Mini-Cursor 最容易出的错是路径叠加：模型在workingDirectory已经切到子目录的情况下，还在命令里再cd一次，导致找不到目录。所以在 System Prompt 里明确写清楚：

const systemPrompt = `你是一个项目管理助手，使用工具完成任务。 当前工作目录: ${process.cwd()} 工具: 1. read_file: 读取文件 2. write_file: 写入文件 3. execute_command: 执行命令（支持 workingDirectory 参数） 4. list_directory: 列出目录 重要规则 - execute_command: - workingDirectory 参数会自动切换到指定目录 - 使用 workingDirectory 时，绝对不要在 command 中使用 cd - 错误示例: { command: "cd react-todo-app && pnpm install", workingDirectory: "react-todo-app" } - 正确示例: { command: "pnpm install", workingDirectory: "react-todo-app" } 回复要简洁，只说做了什么`;

这段规则看着啰嗦，但实测下来能省掉大量事后修 bug 的时间。在提示词里提前埋好防呆规则，比等模型犯错再回头改代码高效得多。

然后是 ReAct 主循环，这是整个 Agent 的心脏：

async function runAgentWithTools(query, maxIterations = 30) { const messages = [ new SystemMessage(systemPrompt), new HumanMessage(query), ]; for (let i = 0; i < maxIterations; i++) { console.log(chalk.bgGreen(`正在等待第 ${i} 次 AI 思考...`)); const response = await modelWithTools.invoke(messages); messages.push(response); if (!response.tool_calls || response.tool_calls.length === 0) { console.log(`\nAI 最终回复:\n${response.content}\n`); return response.content; } for (const toolCall of response.tool_calls) { const foundTool = tools.find((t) => t.name === toolCall.name); if (foundTool) { const toolResult = await foundTool.invoke(toolCall.args); messages.push( new ToolMessage({ content: toolResult, tool_call_id: toolCall.id, }) ); } } } return messages[messages.length - 1].content; }

用for而不是while，是因为maxIterations提供了硬性兜底。while循环如果模型一直返回tool_calls，可能无限跑下去烧 token；for循环最多 30 轮就停，安全得多。ToolMessage必须带上tool_call_id，这是 OpenAI 协议的要求，缺了会报错。

最后是执行入口和超时兜底：

try { await runAgentWithTools(case1); } catch (err) { console.error(`\n错误: ${err.message}`); } setTimeout(() => { console.log('超时兜底强制退出进程'); process.exit(0); }, 1000000);

三层安全护栏：maxIterations防无限循环，try-catch捕获异常，setTimeout超时强制退出。工程级 Agent 这三层缺一不可。

4. 验证请求：一次端到端代码生成动作

配置写完，现在跑一次真实的端到端验证。任务 Prompt 用一个完整的编程规格书，让 Agent 生成一个 React TodoList 项目：

const case1 = ` 创建一个功能丰富的 React TodoList 应用： 1. 创建项目: echo -e "n\nn" | pnpm create vite react-todo-app --template react-ts 2. 修改 src/App.tsx，实现完整的 TodoList: - 添加、删除、标记完成 - 分类筛选（全部/进行中/已完成） - 统计信息显示 - localStorage 数据持久化 3. 添加复杂样式: - 渐变背景（蓝到紫） - 卡片阴影，圆角 - 悬停效果 4. 添加动画: - 添加/删除时的过渡动画 - 使用 css transitions 5. 列出目录确定 注意：使用 pnpm，功能要完整，样式要美观，要有动画效果 之后 react-todo-app 项目中： 1. 使用 pnpm install 安装依赖 2. 使用 pnpm run dev 启动服务器 `;

运行node src/mini-cursor.mjs，观察 Agent 的 ReAct 循环。它会经历大约 10 到 15 轮：

第一到二轮，模型推理出需要先创建 Vite 项目骨架，调用execute_command执行pnpm create vite，观察到项目创建成功。第三轮，调用list_directory查看react-todo-app/src下有哪些文件，观察到App.tsx、main.tsx、index.css。第四轮，调用read_file读取App.tsx现有内容，确认是默认模板代码。第五到六轮，调用write_file写入完整的 TodoList 组件代码，两百多行。第七轮，再调write_file写入样式文件，加上渐变背景、卡片阴影和过渡动画。第八轮，调用execute_command执行pnpm install，注意这里workingDirectory设为react-todo-app，命令里不带cd。第九轮，执行pnpm run dev启动开发服务器，观察到 Vite 启动在http://localhost:5173/。第十轮，再调list_directory做最终确认。

工具调用统计大致是：execute_command四到五次，write_file两到三次，read_file一到两次，list_directory两到三次。跑完之后，hello-langchain/react-todo-app/目录真实存在，浏览器打开http://localhost:5173/能看到一个带渐变背景、卡片阴影、悬停效果和过渡动画的 TodoList，支持添加、删除、标记完成、分类筛选、统计显示和 localStorage 持久化。

整个过程没有任何人工编写代码，Agent 自己规划步骤、调用工具、逐步完成。这就是 ReAct 循环的威力：模型负责推理，工具负责执行，循环负责推进。

5. 本篇常见错排查：401、local proxy failed、reading choices 报错

跑 Mini-Cursor 时最容易撞上几类报错，逐个说清楚怎么定位。

第一类是 401 未授权。报错长这样：401 Incorrect API key provided或AuthenticationError: 401。原因通常是.env里的TAOTOKEN_API_KEY没读到，或者 Key 复制时带了空格。排查步骤：先在mini-cursor.mjs开头加一行console.log(process.env.TAOTOKEN_API_KEY?.slice(0, 8))，确认 Key 前八位打印出来。如果打印undefined，说明dotenv/config没生效，检查import 'dotenv/config'是不是在文件最顶部。如果 Key 打印正常但还是 401，去 https://taotoken.net/api-keys 确认 Key 没过期、没被删。

第二类是local proxy failed或连接超时。报错类似Connection error或fetch failed。这通常是 Base URL 写错了。检查TAOTOKEN_BASE_URL是不是https://taotoken.net/api，结尾不要带/v1，不要带斜杠。如果写成https://taotoken.net/api/v1，请求路径会变成/api/v1/chat/completions，而正确路径是/api/chat/completions，结果就是 404 或连接失败。改回正确 Base URL 即可。

第三类是reading 'choices'报错。完整报错类似TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'choices')。这个错说明模型返回的响应结构不对，SDK 拿不到choices字段。常见原因是模型 ID 写错了，TaoToken 返回了一个错误对象而不是正常的 completion 响应。去 https://taotoken.net/doc 核对模型 ID 拼写，确认TAOTOKEN_MODEL填的是有效模型。另一个可能是 Base URL 指向了一个不兼容 OpenAI 协议的端点，确认用的是https://taotoken.net/api。

第四类是 OAuth 相关报错，如果你用 Claude Code 或 Cline 接入，可能遇到OAuth token expired或invalid_grant。这类工具走的是 OAuth 流程，但 TaoToken 用的是 API Key 模式，需要在工具设置里把认证方式从 OAuth 切换成 API Key，Base URL 填https://taotoken.net/api，Key 填 TaoToken 的 Key，Model ID 填你选的模型。三件套对齐后 OAuth 报错就消失了。

第五类是工具调用死循环。Agent 反复调用同一个工具，跑满 30 轮还没结束。这通常是 System Prompt 里的规则不够明确，模型不知道任务已经完成。检查 System Prompt 有没有写清楚「任务完成后返回纯文本，不要继续调用工具」。如果还不行，把maxIterations调小到 15，先跑通再放宽。

排查时记住一个原则：先确认通道通不通（用最小脚本发一次请求），再确认工具注册对不对（打印tools数组），最后看 ReAct 循环逻辑。分层排查比盯着报错猜快得多。

6. 语义一致 CTA：把 Mini-Cursor 接到 TaoToken 跑通闭环

Mini-Cursor 跑通之后，你手里有一个能独立干活的 AI 编程 Agent。它的模型通道走 TaoToken 统一 Key 和 Base URL，换模型只改环境变量，不用动 Agent 代码。接下来可以做的几件事：

如果你在排查接入问题，比如 401、Base URL 写错、模型 ID 不对，直接看接入文档 https://taotoken.net/doc ，里面有完整的 Base URL、Key、Model ID 三件套说明。需要新建或管理 Key，去 https://taotoken.net/api-keys 。

想先验证模型对话是否正常，不写代码，用模型对话页面发一条消息试试通道：https://taotoken.net/model-chat 。确认通道通了再回来跑 Agent，能省掉一半调试时间。

如果你打算长期做编码 Agent、把 Mini-Cursor 扩展成日常工具，或者接 Claude Code、Cline 这类工具做长期开发，Coding Plan 更划算：https://taotoken.net/coding-plan 。它按编码场景优化了配额，适合高频调用。

Mini-Cursor 的完整闭环是：TaoToken 提供模型通道，all-tools.mjs提供工具能力，mini-cursor.mjs提供 ReAct 主循环，三者串起来就是一个能自己读文件、写代码、跑命令的 AI 编程 Agent。把 Base URL 改到 TaoToken，Key 和 Model ID 对齐，node src/mini-cursor.mjs一跑，闭环就通了。