从零用 Go 实现一个 Claude Code 风格的 AI Agent CLI

作者：袖梨 2026-09-17

实现一个能工作的 AI 编程智能体，并不需要一开始就引入复杂框架。只要先拆清模型请求、流式输出与命令行循环，核心运行链路就会逐渐显现。这里将使用 Go 标准库从最小可运行代码出发，先处理不同 LLM API 的调用差异，再完成 SSE 增量输出，为后续工具调用和 Agent 主循环打好基础。

最近不那么忙，准备沉淀一下。

之前大家炫技的方式是：手撕一个爬虫，手撕一个 IM，手撕一个数据库……

我准备手撕一个 AI Agent CLI。

image_865349845133197.png

特点

每一期要阅读的代码，都放在一个独立文件夹里，而且代不大。

为什么非要这么干？

因为一般人看到一大段代码，第一反应是丢给 Claude "蒸馏一下"，这就没达到效果，如果一屏能看完，你就会真的读一遍。人一次能装进脑子里的东西是有限的，代本身就是一种门槛，不是内容多才叫有价值。在不撑爆你的"上下文"的情况下完成教学。

章节之间不互相 import，会有重复代码，便于你比较。

01-http 和 02-sse 里都有一个 openai_compat.go，内容高度相似。是的，这个是让你能在一个IDE进行代码对比，而不是通过 git 不同的版本进行对比。

后面的代码会复制之前的代码，再次基础上进行开发，便于你通过diff工具对比，看到代码是如何演进的。

第三，只用 Go 标准库，零第三方依赖。

四个 go.mod 里 require 加起来是 0 行。你 clone 下来不用联网下依赖，go run . 直接跑。

避免引入第三方库，引入了你就需要去研究它，阅读它的代码。

教学大纲

一篇一篇往下走，每一期都是一个独立能跑的文件夹：

期文件夹讲什么状态
一01-http三种 LLM API 方言的非流式调用✅ 本文
二02-sseSSE 流式输出✅ 本文
三03-cmd命令行交互程序：把调用包进循环已写完
四04-console全屏终端界面：原始模式、按键解析、vim 键位已写完
五05-tool-call工具调用：让模型不只是说话计划中
六06-agent-loopAgent 主循环（核心）计划中
七07-file-tools文件读写工具计划中
八08-bash-tool命令执行 + 安全边界计划中
九09-permission权限系统计划中
十10-context上下文 / Token 管理计划中

配套的源码在： github.com/PaulXu-cn/b…

非常建议 clone 到本地，配合文章一起学习

一期：完成你的一次 LLM HTTP 请求

先讲 LLM API 请求。

三种方言

主流的 LLM API 基本能归成三类：

方言谁在用端点鉴权头请求体形状
Chat CompletionsOpenAI 老接口、DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM、Ollama/v1/ch@t/completionsAuthorization: Bearermessages[]，content 是字符串
ResponsesOpenAI 新接口/v1/responsesAuthorization: Bearerinput（不叫 messages），字符串或消息数组
MessagesAnthropic（Claude）/v1/messagesx-api-key + anthropic-versionmessages[]，content 是块数组，system 放顶层，max_tokens 必填

Gemini，我就不在这里展开了

你挑其中一个就能了解这个流程是怎么样的，差异只在端点、鉴权头、JSON 形状这三处。

? 配图 2｜三种方言，一个传输层

出图提示词：极简技术示意图，白色背景。底部是一条水平的粗条带，标注位置留白（代表"HTTP 传输层"，用统一的纹理表示所有请求都从这条路走）。条带上方立着三根柱子/三个方块，分别用三种不同的简单几何图案区分（例如条纹、点阵、斜线），并各自向上引出一条细箭头；三个方块的形状一样大，只是图案不同，表达"骨架相同、方言不同"。几何风格、细线条、单一强调色、留白多。横构图 16:9。画面中不要出现任何文字。

代码结构

01-http/
├── main.go             读 PROVIDER 查表，调对应方言
├── http.go             共用传输层
├── openai_compat.go    Chat Completions 方言
├── openai_responses.go Responses 方言
└── anthropic.go        Messages 方言

贴一下 openai compat 的代码

精简版，去掉了注释：

type ChatCompletionReq struct {
	Model    string              `json:"model"`
	Messages []ChatCompletionMsg `json:"messages"`
	Stream   bool                `json:"stream"`
}

type ChatCompletionMsg struct {
	Role    string `json:"role"`    // system / user / assistant
	Content string `json:"content"`
}

type ChatCompletionResp struct {
	Choices []struct {
		Message      ChatCompletionMsg `json:"message"`
		FinishReason string            `json:"finish_reason"`
	} `json:"choices"`
	Usage struct {
		PromptTokens     int `json:"prompt_tokens"`
		CompletionTokens int `json:"completion_tokens"`
		TotalTokens      int `json:"total_tokens"`
	} `json:"usage"`
}

func ch@tCompletion(apiKey, baseURL, model, prompt string) (string, error) {
	reqBody := ChatCompletionReq{
		Model: model,
		Messages: []ChatCompletionMsg{
			{Role: "system", Content: "你是一个简洁的中文助手，回答尽量简短。"},
			{Role: "user", Content: prompt},
		},
		Stream: false,
	}

	// 鉴权：Authorization: Bearer <key>
	body, err := postJSON(baseURL+"/v1/ch@t/completions", map[string]string{
		"Authorization": "Bearer " + apiKey,
	}, reqBody)
	if err != nil {
		return "", err
	}

	var resp ChatCompletionResp
	if err := json.Unmarshal(body, &resp); err != nil {
		return "", fmt.Errorf("解析响应失败: %w", err)
	}
	if len(resp.Choices) == 0 {
		return "", fmt.Errorf("响应里没有 choices")
	}
	return resp.Choices[0].Message.Content, nil
}

就这么多。构造请求体 → 发出去 → 从 choices[0].message.content 里把文本解析出来。

postJSON 是三个方言共用的，也就十来行：

req, err := http.NewRequest(http.MethodPost, url, bytes.NewReader(jsonBytes))
if err != nil {
	return nil, fmt.Errorf("创建请求失败: %w", err)
}
for k, v := range headers {
	req.Header.Set(k, v)
}
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")

client := &http.Client{Timeout: 60 * time.Second}
resp, err := client.Do(req)

如果你自己写，要注意 stream: false， 非流式下模型要把整段话生成完毕才一起返回，超时设太短会被拦腰砍断。

跑一下

$ PROVIDER=deepseek API_KEY=sk-... go run .
===== 发送的请求体 =====
{
  "model": "deepseek-ch@t",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "你是一个简洁的中文助手，回答尽量简短。"
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "用一句话说明什么是 AI Agent。"
    }
  ],
  "stream": false
}
========================
===== 收到的响应体 =====
{
  "choices": [
    {
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "AI Agent 是一个能自主调用工具、分多步完成任务的程序。…"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": { "prompt_tokens": 18, "completion_tokens": 42, "total_tokens": 60 }
}
========================
===== 模型回复 =====
AI Agent 是一个能自主调用工具、分多步完成任务的程序。…

看到这个 JSON，你就知道"调大模型"到底是怎么回事了。

一期工程完毕。

二期：SSE 流式

上期只是一个基础的 HTTP 请求，这期将常用的流式请求——SSE

先简单讲讲 SSE 协议

底层协议叫 SSE（Server-Sent Events），不好理解的小伙伴，你就把它当成：一个不关闭的 HTTP 连接，服务端再往里一行一行往里写纯文本。

一般用到请求一下就完了，但它就喝文件下载请求一样，一点点吐内容

原始响应体长这样：

data: {"choices":[{"delta":{"content":"AI Age"}}]}

data: {"choices":[{"delta":{"content":"nt 是一个"}}]}

data: {"choices":[{"delta":{"content":"能自主调用工"}}]}

data: [DONE]

规则就三条：

  1. 一行一条，格式是 字段: 值
  2. 空行 = 一个事件结束
  3. 以 : 开头的是心跳注释行，跳过

事件名在 event: 行和 data: 里的 type 字段各有一份，所以只读 data: 行就够。

客户端要做的就一件事：别等连接关闭，读一行处理一行。

和非流式的差异

非流式流式
请求stream: falsestream: true
响应一整块 JSON，io.ReadAll 读完再解析一串小 JSON，逐行读、逐段打印
文本位置choices[0].message.contentchoices[0].delta.content
客户端超时http.Client.Timeout不能设

delta 就是"增量"的意思——每个分片只带一小段新文字。

贴一下关键代码

openai compat 的流式，核心就这些：

func streamCompletion(apiKey, baseURL, model, prompt string) error {
	reqBody := ChatCompletionReq{
		Model:    model,
		Messages: []ChatCompletionMsg{...},
		Stream:   true, // ← 就改这一处
	}

	return streamSSE(baseURL+"/v1/ch@t/completions", map[string]string{
		"Authorization": "Bearer " + apiKey,
	}, reqBody, func(data string) error {
		// 结束标志不是 JSON，先拦下来
		if data == "[DONE]" {
			return errStop
		}
		var chunk ChatCompletionChunk
		if err := json.Unmarshal([]byte(data), &chunk); err != nil {
			return fmt.Errorf("解析分片失败: %w", err)
		}
		if len(chunk.Choices) == 0 {
			return nil
		}
		// 收到一段就打一段
		fmt.Print(chunk.Choices[0].Delta.Content)
		return nil
	})
}

剩下的事全在 streamSSE 里，就是把响应体当纯文本逐行读：

scanner := bufio.NewScanner(resp.Body) // 这里很重要，是 scanner，而不是 ReadAll！！
for scanner.Scan() {
	line := scanner.Text()

	// 空行是事件分隔符，以 : 开头的是心跳注释行，都跳过
	if line == "" || strings.HasPrefix(line, ":") {
		continue
	}
	// 事件名在 data 的 JSON 里还有一份（type 字段），所以只取 data: 就够
	if !strings.HasPrefix(line, "data:") {
		continue
	}
	data := strings.TrimSpace(strings.TrimPrefix(line, "data:"))

	if err := onData(data); err != nil {
		if errors.Is(err, errStop) {
			return nil
		}
		return err
	}
}
return scanner.Err()

注意坑：流式不能设 http.Client.Timeout

// 如果设置了超时限制，那么回答一长就会被拦腰砍断。流式什么时候结束，由服务端的结束标志决定。
client := &http.Client{}

流式的结束由服务端告诉你，不由客户端计时。

三种方言的流式结束标志，也不一样

方言增量文本在哪怎么算结束
Chat Completionschoices[0].delta.content收到一条 data: [DONE]
Responsestype=response.output_text.delta 时的 deltatype=response.completed
Messagestype=content_block_delta 时的 delta.texttype=message_stop

注意第一行——[DONE] 根本不是 JSON，它是个哨兵字符串。你要都按 JSON 解析，会报错。后面更新后，就规范对了。

? 配图 3｜非流式 vs 流式

出图提示词：极简技术示意图，白色背景，上下两行对比。上行（非流式）：左边一个小方块代表客户端，右边一个方块代表服务端，中间一条实线相连，线的中段有一个沙漏图标表示"要一直等"；线的右端连着一条又粗又完整的色块，表示一次性拿到全部内容。下行（流式）：同样的客户端和服务端，同样一条线，但线上有一串小箭头依次从左向右流动；线的右端连着许多个互相分离的小方块按时间顺序排开，表示内容被一段段送达。细线条、几何风格、单一强调色。横构图 3:2。画面中不要出现任何文字。

跑一下

$ PROVIDER=deepseek API_KEY=sk-... go run .
===== 模型回复 =====

===== 发送的请求体 =====
{
  "model": "deepseek-ch@t",
  "messages": [...],
  "stream": true          ← 只差这一个字
}
========================
Content-Type: text/event-stream
AI Agent 是一个能自主调用工具、分多步完成任务的程序。…    ← 这里是一个字一个字蹦出来的

那个 Content-Type: text/event-stream 是特意打出来的——它不出现，就说明这个请求根本没走流式，多半是 stream 忘了改或者被中间层缓冲了。

二期工程完毕。

最后

未完～

下一期讲解 cmd 于 console app

参考

  • DeepSeek Chat Completion：api-docs.deepseek.com/zh-cn/api/c…
  • Qwen（OpenAI 兼容模式）：www.alibabacloud.com/help/zh/mod…
  • OpenAI Responses API 迁移指南：developers.openai.com/api/docs/gu…
  • Anthropic Messages API：platform.claude.com/docs/en/api…
  • Anthropic Streaming：platform.claude.com/docs/en/api…
  • OpenAI Responses Streaming：platform.openai.com/docs/api-re…
  • SSE 规范：html.spec.whatwg.org/multipage/s…
  • SSE 入门（阮一峰）：www.ruanyifeng.com/blog/2017/0…

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