You should write an agent
TL;DR Highlight
A hands-on tutorial showing that LLM agents can be built with surprisingly simple code — you have to build one to really get it.
Who Should Read
Developers who are curious about building LLM agents from scratch and want a practical, low-ceremony starting point.
Core Mechanics
- A minimal LLM agent requires: an LLM call, a tool registry, a loop that routes tool calls, and a termination condition
- Core agent loop is under 100 lines of Python for a capable task-completing agent
- Most complexity in real agents comes from tool design and error handling, not the agent loop itself
- Tutorial walks through building a file-reading, web-searching, code-executing agent step by step
- Demonstrates that 'agentic' frameworks often add more abstraction than necessary for simple use cases
Evidence
- Working code examples with full source code provided
- Demonstrated on real tasks: file summarization, web research, code execution
- Code complexity analysis comparing framework-based vs. hand-rolled agent implementations
How to Apply
- Start with the minimal agent loop (LLM call + tool dispatch + loop) before reaching for heavyweight frameworks like LangChain or AutoGen.
- Define your tool schemas (name, description, input schema) carefully — this is where most agent quality comes from.
- Add structured output (JSON mode) to your LLM call for reliable tool call parsing.
Code Example
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
context = []
def call():
return client.responses.create(model="gpt-5", input=context)
def process(line):
context.append({"role": "user", "content": line})
response = call()
context.append({"role": "assistant", "content": response.output_text})
return response.output_text
# Example Tool definition
tools = [{
"type": "function",
"name": "ping",
"description": "ping some host on the internet",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"host": {"type": "string", "description": "hostname or IP"}
},
"required": ["host"]
}
}]Terminology
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