Agent实战项目PaiCLI，类Claude Code，从零手搓Java AI Agent，二哥编程星球出品，你值得拥有！

沉默王二约 6261 字大约 21 分钟

大家好，我是二哥呀。

用 Claude Code 和 Qoder CLI 编程的这段时间，我一直很好奇这些工具到底是怎么实现的——它们看起来就是简单的命令行界面，背后却能理解需求、调用各种工具、读写文件、执行命令，改写代码，把 LLM 的能力发挥到了极致。

再加上 AI Agent 相关的岗位越来越多。

头部的互联网大厂，比如说阿里、字节、腾讯等等都在大量招 Agent 工程师。

球友们在 VIP 群交流最多的也是 Agent。

还有，根据球友们的反馈，不管是大厂还是小厂的面试官，都越来越喜欢考察 Agent 的底层原理和实现细节。

于是我做了一个大胆的决定：自己从零手搓一个类 Claude Code 的 Agent CLI，配套一系列教程，不仅能满足大家对实战项目的强烈需求，还能真正帮助大家理解 Agent 的核心机制，在激烈的求职竞争中脱颖而出。

从 ReAct，一路肝到Multi-Agent、MCP、Skill、Memory、RAG……把 AI Agent CLI 从无到有、从简到繁的全过程，掰开揉碎了给大家讲清楚。

讲真，每次收到大家的喜报，我都会举起皮鞭往自己白白净净的屁股抽几鞭子，为的就是早点把项目和教程交付出来，回馈大家对我的支持和信任。

大家看一眼现在 AI Agent 工程师的招聘要求：

ReAct 架构、Tool Calling、MCP 协议、多模型适配、Prompt 工程、RAG、安全审计……PaiCLI 几乎全部囊括了。

这就意味着，只要你吃透了 PaiCLI 项目，AI Agent 开发这个岗位的面试题，你基本上就无敌了。

我相信这个 Agent 实战项目一定能帮助大家在接下来的暑期实习/秋招中大展拳脚，收获远超你预期的 offer，就像之前派聪明 RAG和派派工作流做到的那样。

如果有同学之前了解过二哥的编程星球，相信看到这里就已经按耐不住要冲这个项目的决心了。

那么请立刻马上扫下面的 30 元优惠券，139 元你就可以拥有他，一个从零手搓的 Java AI Agent CLI 实战项目。

对，你没看错，不要 1999 元，不要 399 元，也不要 199 元，优惠完只需要 139 元。

新项目上架，限时优惠，优惠券数量有限抢完就恢复原价 169 元。

黑格尔曾说，一个民族的希望，寄托在那些仰望星空的人。

我希望二哥的编程星球，能成为大家的星空，带大家从迷茫、焦虑走出来，拿到一个远超预期的 offer，甚至多个。

说这话绝非我在这里脱裤子放屁，大家可以看看往届球友们给的评价就好了。

绝对的物超所值，比你去培训班花几万块钱都值，真心话，溢价到爆那种。

我要做的就是，给知识付费的圈子注入一丝温度和人情味，就像一位朋友向阳说的，不要让坏人把所有的钱都赚了。

目前来星球的，从我修改过的简历来看，学历都很硬（五湖四海皆有，这也再次印证二哥的口碑刚刚的），所以我相信大家一定有能力掌握这个项目，并且战无不胜！我们开冲吧！

华南理工大学、北京理工大学、西安交通大学、同济大学、电子科技大学、重庆大学、东北大学、山东大学、南京大学、哈尔滨工业大学
华中科技大学、西安交通大学、中国科学院大学、香港中文大学、大连理工大学、东南大学
天津大学、华中科技大学、香港中文大学、浙江大学、北京大学、中南大学、武汉大学、西北工业大学
大连理工大学、华东师范大学、复旦大学、纽约大学、吉林大学、华南理工大学
等等等等，还有很多很多，我就不一一列举了，总之一句话，你并不孤单，在二哥的编程星球里，有一群和你一样优秀、努力、上进的同学们！

01、为什么做 PaiCLI?

2026 年初，Claude Code、Cursor Agent、Codex 这些 AI 编程工具彻底火了，几乎每个开发者都在用。但大家有没有想过，这些工具的核心原理是什么？

球友们对 AI 实战项目的诉求一直很强烈，尤其是想搞明白 Agent 到底是怎么运作的，不是用框架调个 API 就完事，而是真正理解底层的 ReAct 循环、工具调用、上下文管理这些核心机制。

于是我萌生了一个大胆的想法：从零手搓一个类 Claude Code 的 AI Agent CLI。

PaiCLI，中文名我们叫他派 CLI，简单直接，一听就知道是干嘛的。

它是一个用纯 Java 从零实现的 AI Agent 命令行工具，支持 ReAct 推理循环、多工具调用、MCP 协议、多 Agent 编排、Skill 决策系统、记忆管理和 RAG 检索。简单来说，就是一个类 Claude Code 的 AI Agent，但每一行代码你都能看懂、能改、能写到简历上。

下面是面试篇的教程，覆盖了 Agent 核心架构、记忆与上下文、工具与安全、MCP 协议、多模型适配、Prompt 与 Skill、产品化、综合设计等八大方向，足足 100+ 道面试题，全都是当今最热门的 AI Agent 面试考点。

21 篇教程从第一行代码开始，带你一步一步搭建出完整的 Agent 系统：

第一篇：400 行 Java 代码手搓 AI Agent，ReAct 循环 + Tool Call
第二篇：Plan-Execute 架构，让 Agent 学会拆解复杂任务
第三篇：记忆系统，给 Agent 装上长期记忆
第四篇：RAG 检索增强，让 Agent 理解你的代码库
后续：MCP 协议、多模型适配、Skill 系统、多 Agent 编排、Chrome DevTools、HITL 安全审计……

截止到目前，我们一共研发了 8 个实战项目。派聪明 RAG、PaiFlow Agent 和 PaiCLI，是三个最典型的 AI 场景落地业务，拥有这仨项目的同学就等着暑期实习和秋招大杀特杀吧！

当然了，等后续项目上架的时候，星球也会涨价到 179 元，所以现在花 139 元锁定一整年的 AI 实战项目，是最划算的。

02、PaiCLI 的开发历程

这一干不要紧，从最初 400 行代码的 MVP 到完整的 Agent 系统，复杂度远超我的想象。

整个项目架构可以拆成四层：Agent 核心层、工具与协议层、决策与编排层，以及产品化层。

Agent 核心层是整个系统的心脏，实现了标准的 ReAct 循环——推理（Reasoning）、行动（Acting）、观察（Observing）三步循环。LLM 思考要不要调用工具，如果需要就执行工具拿到结果，再喂回去继续思考，直到任务完成。

// Agent.java - ReAct 核心循环
while (true) {
    if (CancellationContext.isCancelled()) {
        return "⏹️ 已取消当前任务。";
    }
    maybeCompactHistory();
    AgentBudget.ExitReason exitReason = budget.check();
    if (exitReason != AgentBudget.ExitReason.WITHIN_BUDGET) {
        break;
    }
    // 发请求、解析 tool_calls、执行工具、塞回历史...
}

工具与协议层支持 MCP 协议的两种传输方式：stdio（本地子进程）和 Streamable HTTP（远程服务），可以接入文件操作、Git、数据库、GitHub 等各种工具。我们还实现了 Chrome DevTools Protocol，让 Agent 能直接操控浏览器。

决策与编排层包括 Skill 决策系统和多 Agent 编排。Skill 系统采用三层加载架构（内置 → 用户级 → 项目级），通过渐进式披露保护 API Prompt 缓存。多 Agent 编排实现了 Orchestrator 模式，包含 Planner（任务拆解）、Worker（执行）、Reviewer（验证）三个角色。

产品化层则覆盖了 HITL 人类审批、Token 预算控制、历史压缩、异步并行执行、多模型适配等生产级特性。

为什么选择纯 Java 手搓？

这个问题很多球友可能会问，为什么不用 LangChain、Spring AI 这些框架？

其实主要有两个原因：

第一，面试官想看的是你的底层理解。用框架调 API 谁都会，但能说清楚 ReAct 循环怎么实现、Tool Calling 的 JSON-RPC 怎么走、MCP 的生命周期怎么管理，这才是区分度。PaiCLI 从第一行代码开始手搓，每个组件的设计决策你都能讲明白。

第二，Java 21 的新特性非常适合做 Agent。虚拟线程让并发执行节点变得无痛，CompletableFuture 的异步编排天然适配多工具并行调用，Record 类型让 DTO 简洁又类型安全。这些都是面试中能聊出深度的技术点。

03、PaiCLI 有哪些技术亮点？

PaiCLI 用到的技术栈非常硬核，我给大家梳理一下核心亮点：

ReAct Agent 核心架构

这是整个项目的灵魂。我们从零实现了标准的 ReAct 循环，不依赖任何 Agent 框架。Agent 接收用户输入后，进入一个 while 循环：调用 LLM → 检查是否有 tool_calls → 有则执行工具并把结果塞回消息历史 → 没有则返回最终结果。

这个循环看起来简单，但里面藏着大量的工程细节：Token 预算控制防止无限循环、历史压缩避免上下文溢出、取消机制支持用户随时中断。面试的时候，光这一个 ReAct 循环就能聊半个小时。

MCP 协议完整实现

MCP（Model Context Protocol）是 2025 年 Agent 生态最重要的协议之一。PaiCLI 实现了完整的 MCP 客户端，支持两种传输方式：

stdio 传输：通过 ProcessBuilder 启动子进程，用 JSON-RPC 2.0 协议通信，适合本地工具（文件操作、Git、数据库）
Streamable HTTP 传输：通过 OkHttp 连接远程 MCP 服务器，支持 SSE 流式响应，适合云端工具（GitHub、搜索引擎）

我们的 JSON-RPC 2.0 客户端只用了 120 行代码就实现了完整的请求-响应机制，包括 id 匹配、超时控制和错误处理。这个实现在面试中非常加分——面试官一听"120 行实现 JSON-RPC"，就知道你是真写过的。

多 Agent 编排

PaiCLI 实现了 Orchestrator 模式的多 Agent 编排，三个角色各司其职：

Planner：接收用户任务，拆解成可执行的步骤清单
Worker：逐步执行任务，调用工具、读写文件、执行命令
Reviewer：验证执行结果，提供反馈，决定是否需要返工

这套架构解决了单 Agent 处理复杂任务时容易"跑偏"的问题，也是 Claude Code 等产品背后的核心设计思路。

Skill 决策系统

这是 PaiCLI 最有设计感的模块。Skill 不是简单的"功能开关"，而是一个决策驱动的能力框架，采用三层加载架构：

内置 Skill（系统级，如 web-access 决策指南）
用户级 Skill（~/.paicli/skills/，跨项目通用）
项目级 Skill（.paicli/skills/，项目专属）

关键设计是渐进式披露：Skill 的内容不是一次性全塞进 System Prompt，而是按需加载，这样可以保护 API 的 Prompt Cache 命中率，显著降低 Token 消耗和延迟。这个设计决策在面试中特别适合展开讲。

HITL 人类审批机制

生产级 Agent 必须有安全边界。PaiCLI 实现了完整的 HITL（Human-In-The-Loop）审批工作流：

危险操作（删除文件、执行命令、推送代码）自动触发审批
五种审批决策：允许、拒绝、允许本次会话、始终允许、修改后允许
完整的审计日志记录

这套机制让 Agent 在"足够自主"和"足够安全"之间找到了平衡点。

异步并行与性能优化

PaiCLI 基于 Java 21 的 CompletableFuture 实现了多工具并行调用。当 LLM 一次返回多个 tool_calls 时，系统会并行执行这些工具调用，大幅缩短响应时间。

// 多工具并行执行
List<CompletableFuture<ToolResult>> futures = toolCalls.stream()
    .map(call -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> executeTool(call)))
    .toList();
CompletableFuture.allOf(futures.toArray(new CompletableFuture[0])).join();

同时实现了消息历史压缩机制，当上下文接近 Token 上限时，自动对早期历史进行摘要压缩，既保留关键信息又控制成本。

看到这里相信你一定心动了，冲这个项目的同学可以直接扫下面的优惠券（或者长按自动识别），星球目前定价 169 元/年，优惠完只需要 139 元，每天不到 0.38 元，绝对的超值。

星球目前已经 11700+ 人了，后面可能要涨价到 179 元/年，想上车的同学，请趁早。

星球只有 100 多的门票，但帮助球友们拿到了包括【腾讯、阿里、蚂蚁、淘天、字节跳动、小红书、快手、京东、美团、华为、荣耀、拼多多、vivo、oppo、小米、携程、得物、深信服、传音控股、美的】等等各大公司的 offer。

还有非常多非常多。。。我就不一一晒了，能帮助到这么多同学，打心眼里觉得付出的这一切都值了。

04、PaiCLI 的求职价值

技术亮点说完了，大家肯定更关心这个项目能写到简历上有什么用。

我给大家总结一下，PaiCLI 涉及的技术点：

Agent 架构：ReAct 循环、Plan-Execute 架构、多 Agent 编排（Orchestrator 模式）
MCP 协议：JSON-RPC 2.0、stdio 传输、Streamable HTTP、工具注册与发现
工具调用：Tool Calling、Function Calling、Chrome DevTools Protocol
Skill 系统：三层加载架构、渐进式披露、决策驱动框架
记忆管理：长期记忆持久化、历史压缩、上下文窗口管理
RAG 检索：代码检索、向量语义搜索、知识增强
多模型适配：Claude、GLM、DeepSeek、Kimi 等多模型统一接入
安全机制：HITL 人类审批、审计日志、危险操作拦截
并发编程：CompletableFuture 异步编排、虚拟线程、守护线程
Prompt 工程：System Prompt 设计、多轮对话管理、上下文优化
设计模式：策略模式、工厂模式、观察者模式、模板方法模式

这个项目最大的杀手锏在于——它不是调框架 API，而是从零手搓。面试官问你"Agent 的 ReAct 循环怎么实现的"，别人只能说"用了 LangChain 的 AgentExecutor"，你可以直接说"我自己写的，核心就是一个 while 循环加 tool_calls 检测，400 行代码就能跑"。这个区分度，懂的都懂。

强烈推荐有实力的球友挑战一下自己，如果能够吃透我们的教程和源码，那基本上不管是社招党跳槽，还是学生党秋招/春招/日常实习/暑期实习，都很无敌。

05、PaiCLI 项目交付内容

给大家梳理一下，购买 PaiCLI 项目后会得到什么：

21 篇渐进式教程

从 400 行代码的 MVP → ReAct 循环 → Plan-Execute → 记忆系统 → RAG → MCP 协议 → 多模型适配 → Skill 系统 → 多 Agent 编排 → Chrome DevTools → HITL 安全 → 异步并行，每一篇都是从零开始、循序渐进。

教程包括：

Agent 核心架构（ReAct 循环实现）
Plan-Execute 架构（复杂任务拆解）
记忆系统（长期记忆持久化）
RAG 检索增强（代码库理解）
MCP 协议完整实现（stdio + Streamable HTTP）
多模型适配（Claude/GLM/DeepSeek/Kimi）
Skill 决策系统（三层加载 + 渐进式披露）
多 Agent 编排（Orchestrator 模式）
Chrome DevTools 集成（浏览器自动化）
HITL 人类审批（安全机制）
异步并行执行（CompletableFuture 编排）
Web 搜索与网页抓取

完整源码

提供纯 Java 实现的完整源码，代码规范，注释详细，可以直接运行和学习。从第一行代码到完整系统，每一步都有对应的教程和代码。

面试题全覆盖

我们已经总结了 100+ 道项目面试题，覆盖八大方向：Agent 核心架构、记忆与上下文、工具与安全、MCP 协议、多模型适配、Prompt 与 Skill、产品化、综合设计。掌握好这些面试题，就可以直接拿去面试了。

答疑服务

购买后可以进入专属的项目交流群，二哥基本是有问必答的。除了群答疑之外，你遇到的任何面试拷打问题，我也帮你复盘梳理，直到你能吃透为止。

06、PaiCLI 适合谁学？

适合群体：

适合具备 Java 后端基础，想深入理解 AI Agent 原理的实习/校招/社招同学
适合用过 Claude Code/Cursor 等工具，但想搞明白底层实现的同学
适合简历上缺少 AI 项目经验，想补一个硬核 Agent 项目的同学
适合对 MCP 协议、多 Agent 编排感兴趣，想结合项目经验来学习的同学

不适合群体：

不适合没有跑过编程项目的人，不会用 Google/AI 搜索解决环境问题的人
不适合只喜欢看视频学习，没有看文档学习习惯的，自学能力弱的
不适合 0 基础开发小白，你至少要有一点 Java 后端开发基础（懂一点接口开发就行）
不适合游手好闲，喜欢知识要手把手喂到你嘴里的

学习方式

PaiCLI 项目主要是文档学习，会提供源码，但没有视频教学，也没有手把手带做项目视频，所以需要有一定的文档自学能力。

因为视频只适合入门，而我们的目标是帮你找到工作，拿到 offer，尤其是 PaiCLI 这个项目，本身需要你有一定的自学能力，能够看文档、读源码、调试代码，才能真正吃透这个项目。

PaiCLI 价格和购买方式

这项目，说实话，让培训班拿去卖，至少定价【1999 元】，但二哥的声望大家是知道的，不希望你花一毛钱冤枉钱，所以定价非常良心，所有的项目加一起，包括简历修改、学习路线指定、1V1 的对私服务，一年也只需要169 元，这波优惠完更是只需要 139 元/年，每天不到 0.38 元，天底下再也没有比二哥更良心的了。

我希望用自己最大的诚意，去俘获大家发自内心的口碑。

那这次为了避免盗版，代码仓库采用的是邀请制，加入星球后，在星球第一个置顶帖【球友必看】中获取邀请链接，审核通过后即可查看。

并且照顾大家的阅读习惯，我们也会在星球里第一时间同步更新，包括但不限于：

详细的 21 篇渐进式教程（文档永久可看）
完整的纯 Java 手搓 Agent 源码（每一行代码都能看懂）
文档答疑解惑和专属项目交流群（赠送一年答疑服务）
项目 100+ 相关面试题覆盖八大方向（后续持续增加）
项目的扩展思路（拉开和其他人的差距）

07、Ending

在我看来，PaiCLI 对大家的价值，不只是拿到一个称心如意的 offer，更是让你真正理解 AI Agent 的底层原理。

当别人还在说"我用过 Claude Code"的时候，你可以说"我自己从零手搓了一个类 Claude Code 的 Agent CLI"。这个区分度，无论是面试还是技术成长，都是降维打击。

所以如果你问我，PaiCLI 到底牛逼在哪。我会说，它不仅能帮你拿到 offer，还能让你真正成为一个懂 AI Agent 的工程师，而不只是一个会用 AI 工具的操作员。

让我们一起加油，在 AI 时代拿下心仪的 offer！

对了，加入「二哥的编程星球」后，你还可以享受以下专属内容服务：

1、付费文档: PaiCLI Agent、派派工作流 Agent、派聪明 RAG Java 版/Go 版、微服务 PmHub、前后端分离技术派、轮子 MYDB、入门编程喵、AI+MCP 的校招派等项目配套的 60 万+ 字教程查看权限
2、简历修改: 提供价值超 600 元的简历修改服务，附赠星球 5000+优质简历模板可供参考
3、专属问答: 向二哥和星球嘉宾发起 1v1 提问，内容不限于 offer 选择、学习路线、职业规划等
4、面试指南: 获取针对校招、社招的 40 万+字面试求职攻略《Java 面试指南》，以及二哥的 LeetCode 刷题笔记、一灰的职场进阶之路、华为 OD 题库
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截止到 2026 年 05 月 11 日，已经有 11900+ 球友加入星球了，很多同学在认真学习项目之后，都成功拿到了心仪的校招或者社招 offer，我就随便举两个例子。

目前，PaiCLI 这个项目的教程已经全部完成，大家可以放心冲。并且一次购买不需要额外付费，即可获取星球的所有付费资料，帮助你少走弯路，提高学习的效率。直接微信扫下面这个优惠券即可加入。

步骤 ①：微信扫描上方二维码，点击「加入知识星球」按钮

步骤 ②：访问星球置顶帖球友必看：https://t.zsxq.com/11rEo9Pdu，获取项目的源码和配套教程

加入星球需要多少钱呢？星球目前定价 169 元，限时优惠 30 元，目前只需要 139 元就可以加入。

0 人的时候优惠完 69 元，1000 人的时候 79 元，2000 人的时候 89 元，3000 人的时候 99 元，5000 人的时候是 119 元，后面肯定还会继续涨。

付费社群我也加入了很多，但从未见过比我的星球更低价格，提供更多服务的社群，光 PaiCLI 这个项目就能让你值回票价。

多说一句，任何时候，技术都是我们程序员的安身立命之本，如果你能认认真真跟完 PaiCLI 的源码和教程，相信你的编程功底会提升一大截。

之前就有球友反馈说，"二哥，你星球的教程如果让培训机构来卖，1999 元都算少！"

讲真心话，这个价格也不会持续很久，星球已经 11000 人了，马上会迎来一波新的涨价（179 元），所以早买早享受，不要等，想好了就去冲，错过不能说后悔一辈子，但至少会有遗憾。

我们的代码，严格按照大厂的标准来，无论是整体的架构，还是具体的细节，都是无可挑剔的学习对象。

之前曾有球友问我："二哥，你的星球怎么不定价 199、299、399 啊，我感觉星球提供的价值远超这个价格啊。"

答案很明确，我有自己的原则，拒绝割韭菜，用心做内容，能帮一个是一个。

不为别的，为的就是给所有人提供一个可持续的学习环境。当然了，随着人数的增多，二哥付出的精力越来越多，星球也会涨价，今天这批 30 元的优惠券不仅是 2026 年最大的优惠力度，也是 2027 年最大的优惠力度，现在入手就是最划算的，再犹豫就只能等着涨价了。

想想，QQ 音乐听歌连续包年需要 88 元，腾讯视频连续包年需要 178 元，腾讯体育包年 233 元。我相信，二哥编程星球回馈给你的，将是 10 倍甚至百倍的价值。

最后，希望同学们，能紧跟我们的步伐！不要掉队。今年，和二哥一起翻身、一起逆袭、一起晋升、一起拿高薪 offer！

那无论你是社招还是校招，我们都希望你通过 PaiCLI 这个项目，能提升自己的简历含金量，拿到更好的 offer，也能更加从容的应对面试中各种 AI Agent 相关的考察。

冲。