本文档详细解析了在本项目中，Agent 是如何“自主”决定并调用 list_repository_files 工具来获取 GitHub 仓库信息的。这背后的魔法实际上是一个严密的逻辑循环，被称为 ReAct (Reason + Act) 模式。

1. 核心角色

在这一出戏中，有四个主要角色：

1. 用户 (User): 提出问题（例如：“列出 nvd11/py-github-agent 的文件”）。
2. 大脑 (LLM): 这里是 Google Gemini。它负责理解意图、进行推理、并生成行动指令。它不能直接运行代码。
3. 手臂 (Tool): 这里是 list_repository_files 函数。它是实际执行 Python 代码、调用 GitHub API 的部分。
4. 导演 (AgentExecutor): 这是 LangChain 的运行时环境。它负责协调大脑和手臂，在一个循环中传递信息。

2. 流程图解 (Mermaid)

以下流程图展示了 Agent 从接收问题到返回答案的完整交互过程：

3. 执行流程详解 (The Loop)

当您发起请求时，以下循环开始运转：

第一阶段：思考与决策 (Reasoning)

1. 输入: 用户问题 + 工具说明书 + 格式指南 -> 发送给 LLM。
2. LLM 思考: LLM 分析问题，发现自己不知道仓库里有什么文件，但看到有一个工具可以做这件事。
3. LLM 输出:

   Thought: 用户想要仓库文件列表，我应该使用 list_repository_files 工具。
   Action: list_repository_files
   Action Input: {"repo_owner": "nvd11", "repo_name": "py-github-agent"}
   

   (此时，LLM 停止生成，因为它在等待工具的结果)

第二阶段：拦截与行动 (Acting)

4. 拦截: AgentExecutor 一直在监控 LLM 的输出。一旦它解析出 Action 和 Action Input，它就暂停与 LLM 的交互。
5. 执行: AgentExecutor 在本地 Python 环境中找到对应的函数 list_repository_files，并将参数传入执行。
6. 获取结果: 工具运行完毕，返回一个列表：['README.md', 'Dockerfile', ...]。

第三阶段：观察与回答 (Observation & Response)

7. 构造新 Prompt: AgentExecutor 将工具的返回结果标记为 Observation，拼接到之前的对话后面：

   ... (之前的对话)
   Action Input: {"repo_owner": "nvd11", "repo_name": "py-github-agent"}
   Observation: ['README.md', 'Dockerfile', ...]
   Thought:
   

8. 再次调用 LLM: 将这个包含结果的新 Prompt 发送给 LLM。
9. LLM 总结: LLM 看到 Observation 后，知道任务已完成。
10. LLM 输出:

    Thought: 我已经拿到了文件列表。
    Final Answer: 该仓库包含以下文件：README.md, Dockerfile...
    

第四阶段：结束

11. 返回: AgentExecutor 检测到 Final Answer，结束循环，将最终答案返回给用户。

4. 代码映射

在我们的代码中，这些步骤体现在：

• 工具定义 (src/tools/github_tools.py): 定义了“手臂”的能力和说明书。
• Agent 定义 (src/agents/github_agent.py): 将 LLM 和工具组装在一起，并加载了 ReAct Prompt 模板。
• 执行 (src/services/llm_service.py): 启动 AgentExecutor，驱动整个循环。

这就是“魔法”的全部真相：通过精妙的 Prompt 设计，让 LLM 学会按照我们的格式发号施令，再由程序替它跑腿执行。