本文介绍如何在visual code上搭建一个简单的AI agent，帮助我们自动给文件加上copyright文件头。不需要知道AI agent的相关原理和实现细节。只需要了解visual code和简单的python编码知识即可。可以通过搭建这个简单的AI agent对相关的概念有一个直观的感受。

1）创建一个目录。名字随意。比如我们创建一个叫“source”的文件夹。

2）打开visual code，通过“File” -> "Open Folder“打开该文件夹。在根目录下创建一个python的source文件，名字随意。比如我们创建一个叫“test.py”的文件。在”test.py"里写入简单的代码，比如“print(‘hello, python!’)”

3）现在我们创建agent，skills，和tools。在根目录下创建如下的folder和file：

source
    - agent
        - skills
            - check_copyright.md
            - insert_header.md
        - agent.md
    - test.py

解释一下agent和skills：

- agent：能够自主感知环境、做出决策并执行任务的智能代理。我们将要定义一个agent来检查并为source文件生成copyright header。

- skills：是agent可以使用的技能。agent通过skills来完成自己要完成的任务。

现在我们将各个文件的定义展示如下：

agent.md:

# Agent: CodeGuardian

## Description
A local automation agent that enforces copyright header inside VS Code.  
It reads skill definitions from Markdown files and executes Python tools accordingly.

## Skills
- check_copyright
- insert_header

check_copyright.md

# Skill: check_copyright

## Trigger
When a Python file (*.py) is saved.

## Condition
Check if the first 5 lines contain the keyword "Copyright".

## Action
If missing, call the skill `insert_header`.

insert_header.md

# Skill: insert_header

## Action
Insert the following header at the top of the file:

"""
# Copyright (c) 2026 Zhe
# All rights reserved.
"""

请注意，agent和skill是通过markdown文件定义的，并且agent和skill的定义都采用定义好的模板。

现在我们可以来测试一下我们的agent。

打开visual code的“toggle chat”窗口。在里面写下：“run CodeGuardian agent on test.py”。 然后我们会看到visual code会找到该agent的定义，并且执行该agent定义的skills，并且最终为“test.py”加上copyright header。

我们可以注意到，agent和skills的定义不是完全固定的执行逻辑，而是侧重于对功能和目标的清晰的描述。其次agent的执行是由推理推动的，而不是写死的逻辑。因此，如果我们的任务是灵活的和具有变化的，由AI agent执行会更能适应不同的情况而做出更恰当的选择。

如果你刚刚开始了解AI agent，不妨从这个简单的AI agent的定义开始对其有个直观的了解。