如果你要模仿 Claude CODE 和 Gemini CLI 自己实现一个 agent 命令行，并且希望你的 Agent 能够持续进行多轮对话，并且始终准确围绕用户提出的任务持续探索和行动，你需要从以下几个方面做优化：
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对话历史管理
- 保存所有轮次的用户输入、Agent回复、工具调用请求与结果，并设计合适的“摘要”或“压缩”机制，避免 prompt 长度溢出。
- 优化历史内容选择，确保每轮对话都能带上最相关的任务信息（如目标描述、关键中间结果、约束条件）。
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任务目标持续强化
- 每轮都要重新提炼当前的“任务目标”，可以用显式的 system prompt 或 special message 让模型始终聚焦目标。
- 支持用户随时补充或修正目标，Agent能自动调整任务推进策略。
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工具调用的确认机制
- 设计工具调用前的参数校验与用户确认（尤其是有副作用的操作，如写文件、执行 shell）。
- 工具调用结果要被自动纳入上下文，供后续推理参考。
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工具调用错误处理与回退
- 每轮都要能检测、处理工具调用失败（如权限、参数、环境问题），并给出智能建议或回退机制。
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异步或流式处理支持
- 支持工具调用过程中实时反馈，允许用户和 Agent 随时中断、插入新指令。
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Agent 执行主循环设计
- 类似 Gemini CLI 的 executor，设计清晰的“轮询循环”：每轮都交互模型（或 Claude）、处理工具调用，直到任务明确完成。
- 设置合理的终止条件（如轮数、超时、任务完成信号），防止死循环或无效探索。
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分阶段策略与自适应规划
- Agent 应支持分阶段规划：先探索，再收敛，再行动。可用“思考”环节（Claude/Gemini都有）让模型自我总结、反思、修正方案。
- 支持动态调整探索深度和广度，防止跑偏。
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系统提示/指令工程
- 明确告诉模型你的目标、约束、工具列表，以及每轮需要它做什么（如“请思考、提出方案、调用工具、总结结果”）。
- 融合 Claude/Gemini 的“思考”机制，要求每轮都输出 reasoning/plan，而不是只给最终答案。
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自动补齐与连贯性提示
- 若中途因 token 限制丢失上下文，要有机制自动补齐关键信息（如问题描述、已完成步骤）。
- Prompt 中要持续强化“请始终围绕目标任务进行探索和行动”。
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用户随时插入指令/修正目标的能力
- 允许用户在多轮任务中，随时补充细节、纠正偏差，Agent要能自动吸收这些变更。
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透明化任务进度与状态
- 实时展示任务进度、已完成步骤、下一步计划，让用户能随时了解 Agent 的思路和行动。
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易扩展的工具/插件系统
- 让工具注册、参数校验、执行都标准化，方便后续扩展新能力。
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敏感操作保护与日志审计
- 对于写/删/执行类工具，强制二次确认，并自动记录操作日志。
- 学习 Gemini CLI 的 executor、工具生命周期、上下文管理代码，吸收其设计思路。
- 结合 Claude CODE 的“思考-行动-反馈”范式，设计 prompt 和执行流程。
- 重点关注“任务目标持续强化”、“历史内容高效摘要”、“工具调用安全确认”、“多轮动态调整”这几大板块。
- 用流式异步处理和事件机制，保证长任务的延续性和实时响应。
如果需要具体的代码结构或者关键接口建议，可以进一步补充需求细节！