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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 443
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使用教程
环境要求
- C 编译器
- OpenRouter API Key
安装与启动步骤
-
1拉仓库
纯 C 实现，代码量很小，适合读源码。
-
2编译
Makefile 会自动识别平台，macOS 与 Linux 各有目标。
make -
3配 OpenRouter 的 key
它靠外部接口做推理，没有 key 跑不起来。
-
4跑一轮并观察它怎么调命令
先问一个只读的操作，确认执行链路。
./agent-c
如何确认成功
给它一个「列出当前目录里最大的三个文件」的请求，它能自己拼出命令并返回结果
注意事项
- 它演示的是极简 Agent 循环：模型出命令、本地执行、结果回灌。
- 会执行 shell 命令，等于把机器交给模型，务必在隔离环境里跑。
- 没有沙箱与权限控制，别在工作机上直接试危险指令。
- 适合学习 Agent 的最小实现，不适合当生产工具。
核心亮点
- 纯 C 实现，零依赖，内存占用极低，适合嵌入式环境
- 通过 OpenRouter 统一 API，可快速切换多种主流大模型
- 代码简洁，易于阅读和定制，适合学习 AI Agent 底层原理
不足之处
- 功能相对基础，缺少复杂任务编排和记忆管理
- 文档和示例较少，社区生态尚未建立
适用场景
- 嵌入式设备或物联网终端上的本地 AI 助手
- 对启动速度和资源占用敏感的边缘计算场景
- C 语言项目中需要集成简单 AI 对话或工具调用能力
替代项目
llama.cpp、tinygrad、candle
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