本代码智能体项目期待解决的技术挑战：

• 提示词工程 (Prompt Engineering): 设计精确、高效、能引导 LLM 稳定输出预期格式和进行合理工具调用的 System Prompt 和 User Prompt

• 工具设计与健壮性 (Tool Design & Robustness): 设计功能明确、接口清晰、并且足够健壮（能处理各种边缘情况和错误输入）的工具，包括不限于 FileSystem、Diff、Apply、AST

• 状态管理与长上下文: 有效管理 Agent 的长期记忆、任务状态、以及在 LLM 的上下文窗口限制下处理复杂的多步骤任务

• 错误处理与恢复: 当 LLM 理解错误、工具执行失败或外部环境变化时，Agent 如何优雅地处理错误、进行重试或寻求用户帮助

• 用户体验与集成 (UI/UX & Integration): 将 Agent 无缝集成到用户的工作流中（如 IDE、CLI）

• 性能与成本 (Performance & Cost): 优化 Agent 的响应速度，控制频繁调用 LLM API 带来的成本

• 安全性: 确保 Agent 不会执行危险操作，或者被恶意利用，工具的权限控制至关重要