Zhang Jason
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<!-- [English](README.md) | 简体中文 -->
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# 示例：用一个 Agent 构建另一个 Agent（本地，经 Ollama 跑在 AMD GPU 上）
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这个示例是 **“构建 Agent 的 Harness”** 支柱的可运行版本。仅用 PenguinHarness SDK，它会：
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1. **构建**一个全新的 Agent（`commit-helper`）——用 `agent-creation` skill 驱动 `default_agent`，
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根据一句大白话需求把它搭建出来；然后
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2. **运行**这个刚创建的 Agent，证明生成的 `AGENTS.md` 确实塑造了它的行为（它会写出一条
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Conventional Commits 提交信息）。
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全程跑在一个**本地开源权重模型**上——由 Ollama 提供的 `qwen3.6:35b`——所以不用任何云端 API、
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数据也不离开本机。Ollama 的 ROCm 后端能原生在 AMD GPU 上运行它（从 Radeon PRO 工作站显卡一直到
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Instinct 加速卡）。
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## 1. 用 Ollama 在本地提供模型
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```bash
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# Ollama 会自动识别 AMD GPU（ROCm）；也可以指定某张卡：
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export HIP_VISIBLE_DEVICES=0
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ollama serve & # 若尚未作为服务运行
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ollama pull qwen3.6:35b
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```
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## 2. 把 PenguinHarness 指向它（一次即可）
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```bash
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penguin config model add \
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--model-id qwen3.6:35b \
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--provider custom --client-type openai \
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--base-url http://localhost:11434/v1 \
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--api-key ollama --set-default
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```
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这会把模型写进 `~/.penguin/data/default_project/.project_config.toml`。示例使用项目的默认模型，
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所以脚本里没有硬编码任何 model id。
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## 3. 运行示例
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从仓库根目录（先构建 workspace，好让 `@prismshadow/penguin-core` 解析到它的 `dist/`）：
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```bash
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pnpm install
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pnpm build
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pnpm --dir examples/build-agent-with-agent start
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# 或直接运行： npx tsx examples/build-agent-with-agent/build-agent.ts
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```
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## 你应当看到什么
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- **第一阶段** —— `default_agent` 在项目下搭建出 `agents/commit-helper/`：它的目录布局、一份复制
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来的 `system_config.yaml`（含 name + description），以及一份编码了 Conventional Commits 规则的
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`AGENTS.md`。
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- **第二阶段** —— 这个新的 `commit-helper` Agent，只依据那份生成的 `AGENTS.md`，产出类似这样的结果：
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```text
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fix(payment): add retry-with-backoff for transient gateway 503 errors
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Transient 503 responses from the payment gateway were causing checkout
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failures during peak traffic. Retry with exponential backoff gives the
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gateway time to recover, preventing spurious user-facing errors.
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```
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## 说明
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- 输出质量取决于模型。`qwen3.6:35b` 能很好地完成这个任务；更小的模型可能无法可靠地遵循工具调用协议。
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- 有能力的模型偶尔会在重新序列化 base config 时引入一个机械性的小失误（例如非法的 YAML 转义）——
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因为每个文件都是纯文本、每次运行都被追踪，这类失误很容易被发现并修复。这正是“用 Agent 造 Agent”
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真实的样子：把需求变成 `AGENTS.md` 的重活被自动化了，而机械层面的毛刺由人类来审阅。
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- 再次运行第一阶段会就地更新已存在的 `commit-helper` Agent。
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