PaiCLI：AI Agent CLI 实战项目，从零手搓类 Claude Code 工具

大家好，我是二哥呀。

进阶之路上沉淀了不少Agent、Codex、Claude Code方面的硬核内容，包括 ReAct、Tool Call、MCP、Skill、Memory、RAG 等等。

地址：https://javabetter.cn/sidebar/itwanger/ai/

众所周知，AI Agent 的岗位需求量越来越大。

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 和 Qoder CLI 的 Agent CLI，**再配套一系列教程，不仅能满足大家对 Agent 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。

这个项目其实两个月前就在星球里先上架了，不少球友也是凭借这个项目抓住了暑期实习的末班车。

今天正式给大家见面，请允许我花一点时间给大家介绍下。

毕竟这玩意儿就是我的心头肉，倾注了我太多的心血和努力。

从 ReAct，一路肝到 Multi-Agent、MCP、Skill、Memory、RAG、Browser Use，把 PaiCLI 从 0 到1 给搓出来了！

交互体验这块，可以说做到了极致。

如果大家反馈好的话，我就直接开源出来。

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。

好在，功夫不负有心人，以往的项目也都给大家提供了实实在在的帮助，都拿到了满意的offer。

给大家再看一眼现在 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 全部囊括了。

这就意味着，只要你吃透了 PaiCLI 项目，AI Agent 这个岗位，你基本上就能稳稳接住，哦不，稳稳拿下了。

我相信 PaiCLI 一定能帮大家在接下来的秋招/实习中大展拳脚，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。

那么可以扫下面这张 30 元优惠券，优惠完只需要139 元。

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，优惠券数量也有限，抢完就恢复到原价 169 元。

对了，这波优惠券抢完还会涨价，涨到 179 元，所以需要的同学请趁早。

嗯，截止到目前，我们一共研发了 8 个实战项目。

139元可全部解锁！后面还会持续上新。

派聪明 RAG、PaiFlow/PaiAgent 工作流编排和 PaiCLI Agent，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接下来的求职大杀特杀吧！

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，就像一位博主向阳乔木说的，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、PaiCLI 的开发历程

整个项目架构可以拆分为四层：Agent 核心层、工具与协议层、决策与编排层，以及产品层。

①、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。

原理其实也简单，LLM 思考要不要调用工具，如果需要就执行工具拿到结果，再继续思考，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...
}

②、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）。

还可以接入文件操作、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。

③、决策与编排层包括 Skill 系统和多 Agent 编排。

通过内置的 web-access Skill，我们的PaiCLI可以自主决策，是使用内置的 web-fetch，还是 web-search，还是 Chrome Devtools MCP 打开浏览器，还是直接通过 CDP 复用已有的登录信息来访问目标网站。

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。

④、产品层则覆盖了 HITL 人类审批、Token 预算控制、摘要压缩、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？

主要是：

对于Agent项目，面试官其实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 怎么实现、MCP 的生命周期怎么管理，这才是区分你到底有没有掌握 Agent 技术的关键。

说白了，PaiCLI 不是那种调个 API 套个壳的 AI Demo。

别人的项目说“我用了 SpringAI 调用 LLM”，你的项目说“我从零实现了 ReAct、手写了 MCP 客户端和通信协议、自己设计了 Skill 加载机制、接入了Chrome Devtools MCP 来控制浏览器、实现了 Memory 的持久化和上下文的摘要压缩、实现了 Multi-Agent和 Plan-and-Execute、实现了联网搜索和图片识别的视觉能力等等”。

面试官一听就知道，你是真的懂 Agent 的底层原理和实现细节的。

02、PaiCLI 有哪些技术亮点？

我给大家梳理下：

ReAct

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。

MCP

MCP 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，使用 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）

Multi-Agent

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

Skill

Skill 采用了标准的三层加载架构：

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）

关键是渐进式披露：Skill 的内容不是一次性全部塞进 System Prompt，而是按需加载，这样可以保证 Prompt Cache 的命中率，显著降低 Token 的消耗和延迟。

异步并行与性能优化

PaiCLI 基于 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。

相信看到这里的你一定心动了，拿起手机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 13000+ 人了，马上要涨价到 179 元/年，想上车的同学，请趁早。

这里必须要多说一句，星球虽然只有 100 多的门票，但帮助无数的球友们拿到了包括【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。。。

你不是一个人在孤单的、自闭的、三天打鱼式的学习，你是在和一群非常优秀的球友一起战斗，大家会在星球分享最新的一手学习资料，互相分享面试经验（也可以组队远程互面），互相打气加油，以及分享拿到offer后的那份喜悦。

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。

我开心，我骄傲。

03、PaiCLI 的求职价值

PaiCLI 是一个标准的 AI Agent 项目，所以求职价值非常高，涉及到的技术栈都是面试官和HR最喜欢的东西。

除了前面提到的 ReAct、Tool Call、MCP、联网搜索、Skill、Multi-Agent。

还有：

记忆管理：长期记忆持久化、摘要压缩、上下文窗口管理
**RAG 和 grep：**代码检索、向量语义搜索、知识增强
多模型适配：GLM、DeepSeek、Kimi 等多模型接入
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、模板方法模式等
Use Browser：集成 Chrome DevTools Protocol，PaiCLI 可以直接操控浏览器，执行自动化任务
视觉能力：集成视觉模型，支持图像输入和分析，扩展 Agent 的感知能力

面试时你可以这样说

学完 PaiCLI，面试官再问 AI Agent 项目，你就不再是干巴巴地说“我用 SpringAI 调了个大模型接口”：

我从零实现了标准的 ReAct 循环，Agent 能自主推理、调用工具、观察结果，直到任务完成
我手写了完整的 MCP 客户端，支持 stdio 和 Streamable HTTP 两种传输，通过 JSON-RPC 2.0 协议与工具通信
我实现了 Orchestrator 模式的多 Agent 编排，Planner 拆解任务、Worker 执行、Reviewer 验证，三个角色各司其职
我设计了三层 Skill 加载架构，通过渐进式披露减少 Token 消耗，且保证 LLM 能根据决策指南复用已有的工作流
我基于 CompletableFuture 实现了多工具并行调用，当 LLM 一次返回多个 tool_calls 时并行执行，大幅缩短响应时间
我实现了历史消息的自动摘要压缩，解决长会话下的上下文溢出问题
我集成了 Chrome DevTools Protocol，让 Agent 能直接操控浏览器完成自动化任务
我做了 HITL 人类审批机制，高风险操作必须经过用户确认才能执行

这些，不是调了个 API 能比的，这是一个能拿去讲系统设计、并发编程、协议实现、安全审计的硬核项目。

强烈推荐有实力的球友挑战一下自己，如果能够吃透 PaiCLI，那今年的秋招基本无敌。

04、PaiCLI 的交付内容

整个项目按照循序渐进的方式交付，每个阶段解决一个真实的 Agent 工程问题：

阶段	主题	这一阶段真正解决的问题
MVP	400 行代码跑通	用最少的代码让 Agent 能对话、能思考
ReAct	推理-行动循环	Agent 自主决定何时调用工具，何时返回结果
Plan-Execute	任务规划与执行	复杂任务拆解成可执行的步骤清单
Memory	记忆系统	长期记忆持久化，多轮对话不丢上下文
RAG	检索增强生成	代码检索、向量语义搜索、知识增强
MCP	工具协议层	stdio + Streamable HTTP 两种传输打通外部工具
多模型	模型适配层	GLM、DeepSeek、Kimi 等模型一键切换
Skill	技能系统	三层加载架构，渐进式披露保护缓存命中率
Multi-Agent	多 Agent 编排	Planner + Worker + Reviewer 协同完成复杂任务
Browser	Chrome DevTools	Agent 直接操控浏览器，执行自动化任务
HITL	人类审批	高风险操作必须经过用户确认
异步并行	性能优化	CompletableFuture 多工具并行，摘要压缩

每一篇都是从零开始、循序渐进。

我们已经总结了 100+ 道常见的AI Agent 面试题，每一篇都是图文并茂，只需要你稍微投入点时间和精力，按照学习路线，基本上2-3周就能拿下。

你还可以加入星球的VIP交流群，有问必答。

另外，你遇到的任何面试相关问题，只要你提出来，我也会帮你复盘梳理，直到你能吃透为止。

05、PaiCLI 适合谁学？

适合想要深入理解 AI Agent 原理的实习/校招同学
适合用过 Claude Code/Qoder CLI 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
适合想要去大厂，想要高薪，想要offer收割机的同学

嗯，简历写法我们也帮你准备好了非常多的模板，直接抄就行了。

不适合没有竞争心的，只喜欢看视频学习，没有看文档学习习惯的，自学能力弱的，因为视频只适合入门，入职后不会给你视频导入学习的机会，文档才是王道。

PaiCLI 这个项目，如果让培训班拿去卖，至少定价【1999 元】，但二哥的声望大家是知道的，不希望你多花一毛冤枉钱，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。

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。

星球第一个置顶帖球友必看里有所有教程的获取方式：https://t.zsxq.com/91hPx

06、常见问题

Q1：为什么用 Java 而不是 Python？

大部分球友的技术栈是 Java，用 Java 实现能直接写在简历上，面试时代码级别的问题也能从容应对。

而且校招不看重具体语言，看重的是你的潜力，你对技术的理解和应用能力。

至于入职后你干的是Python，Go，还是前端测试，一点不影响。

Q2：我小白零基础，能学这个项目吗？

完全可以。

Agent 的核心是架构设计和原理，面试官关注的是你对 ReAct、MCP、Tool Calling 这些机制的理解。我们的教程和面试题也都聚焦在 Agent 原理层面，并且是图文并茂、循序渐进的，再加上 AI 工具的辅助，完全没有基础的同学也能跟着学会。

Q3：大概需要多久学完？

按照学习路线，每天投入 1-2 小时，大概 2-3 周可以跑通全部模块。基础好的同学 1 周集中突击也能拿下核心部分，简历和面试题我们都准备好了，学完就能直接用。

Q4：遇到问题怎么办？

加入星球后可以进入 VIP 交流群，二哥基本有问必答。

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。

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、OpenClaw架构的求职派等项目配套的 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
5、学习环境: 打造一个沉浸式的学习环境，有一种高考冲刺、大学考研的氛围

截止到目前，已经有 13）00+ 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，你也可以问问你的师兄师姐们。

这是一位球友拿到字节offer后的原话。

二哥！！拿到字节后端开发实习生的 offer 了！！激动到手抖的劲儿缓过来，第一个念头就是来跟您报喜，认认真真说一句：谢谢您！

因为课题组从来没有出去实习的先例，更别说冲大厂了。遇到您之前，我根本不敢往这方面想，直到您在星球里说的那句 “不是教会你滑头，而是教会你灵活应变，不要把这个世界想象得想当然，有时候，你按规则执行，有些人会拿权力制约你”，一下点醒了我 —— 那是我第一次敢想：“我是不是也能出去闯一闯？”

可念头刚冒出来，现实的冷水就浇过来了：本硕双非的背景，起步又晚，我每天都在反复内耗 “我到底行不行”，心里全是迷茫、忐忑，甚至有点窒息。好在有您的给的三个月复习计划撑着我，看着您每天在星球里耐心解答大家的问题、给我们打气，看着一群素不相识的小伙伴并肩往前冲，我心里那点快要熄灭的信念，才一点点被重新撑了起来。

之后的日子里，我就跟着您的节奏死磕：梳理八股、磨项目、研究面经，卡着时间线一步一步往前走，感觉一切都在往好的方向走，也慢慢攒起了点底气。可真到投递的时候，现实又给了我当头一棒 —— 简历投出去基本全是石沉大海。每次撑不下去的时候，翻一翻您面渣逆袭里的那些案例，又咬咬牙告诉自己 “再坚持一下，别人能做到的我也可以”，最后也是您给我吃了颗定心丸，鼓励我继续下去

现在回头看，真的太庆幸当初遇见了您。您搭建的这个圈子、分享的每一份内容，不止帮我补上了技术上的盲区，更给了我这种普通学历的人，冲刺大厂的勇气和方向。您真的是我这一路的贵人，能遇到您，我太幸运了。

真的特别感激您，愿意花这么多心思做这些内容，让我们这些普通学历的孩子，也能看到更广阔的机会。您的这份坚持，真的特别有意义！之后我也会把您的这些内容分享给身边同样迷茫的朋友，也会继续在星球跟着您学，把实习的路走得更扎实。

二哥，最后由衷的再向您表达谢意和敬意！！

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 13000 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！

冲。