• 1️⃣ 代码仓库（必需） 代码仓库：https://github.com/shuff1e/go-nanoclaw 核心代码： - Main Loop：internal/agent/agent.go - Thinking / Provider 抽象：internal/brain/brain.go、internal/brain/openai.go、internal/brain/anthropic.go - Tool Registry / Tool 调用：internal/hands/registry.go、internal/hands/hands.go、internal/hands/builtins.go 2️⃣ 运行演示（必需） 用户输入： 请执行一个 Level 3 Agent 演示任务：总结当前项目的 Agent 架构。 Thinking 输出： 先观察 workspace，确认项目结构和可读文件，而不是直接猜测。 第一次 Tool 调用： list_workspace args: {"path":"."} 第一次 Observation： 目录中发现 README.md、cmd/、internal/ 等，README.md 最适合作为项目能力入口。 Re-thinking 输出： 根据目录结果，下一步应读取 README.md 来确认项目定位、架构和已有能力。 第二次 Tool 调用： read_workspace_file args: {"path":"README.md"} 第二次 Observation： README 显示项目是 Go 实现的轻量级 Agent Runtime，包含 Main Loop、Provider、Tool Registry、执行模式、安全策略、持久化和可观测性。 最终结果： 当前项目已经具备 Agent Runtime 的核心闭环：用户输入进入 Main Loop，模型先 Thinking，再通过 Tool Registry 选择工具执行，工具结果作为 Observation 回到上下文，模型再根据 Observation 调整下一步行动并输出最 终总结。 3️⃣ 设计说明（必需） 我的 Main Loop 在 `internal/agent/agent.go` 中实现：用户输入会先构建 request frame，然后调用 Brain；如果 Brain 返回 ToolCalls，就进入工具循环，执行工具后把 `tool_result` 注入上下文，再次调用 Brain。 Thinking 和 Acting 的拆分体现在模型响应中：模型先说明下一步计划，再通过 ToolCalls 发起 Acting；Observation 由工具结果提供，并驱动下一轮 Re-thinking。 Tool Registry 由 `internal/hands` 管理，工具 schema 和执行入口统一放在 `Hands.GetToolSchemas` / `Hands.ExecuteStructured`，Main Loop 不依赖具体工具实现。 我的取舍是保留通用 Agent Loop，不为单个任务写死流程，而是通过 Prompt 约束真实模型完成多轮观察和行动，从而展示 Level 3 的系统运转感。