【项目背景与目标】
随着自主智能体（Autonomous Agent）技术的发展，如何在一个安全、可控、可复现的环境中，对不同策略的AI智能体进行训练和评估，成为了一个核心挑战。本项目旨在从零到一，构建一个轻量级、模块化、且高度可扩展的AI智能体交互仿真环境（“AI健身房”）。

【核心架构设计理念】
作为项目的唯一架构师，我设计的核心目标并非仅仅实现功能，而是构建一个优雅、健壮、可持续进化的“系统骨架”。为此，我遵循了三大设计原则：

1. 配置与代码分离：所有场景参数（如初始资金、经济周期、模拟总时长）均通过外部YAML文件进行配置。这使得业务人员或研究员可以在不修改任何代码的情况下，轻松设计和调整无数种“模拟场景”。

2. “即插即用”的模块化工具库：智能体的所有可用“能力”（如查询余额、预测现金流、工作赚钱等），都在独立的tools模块中定义。新增一项能力，只需在工具库中增加一个函数，主程序即可自动识别并加载，实现了真正的“热插拔”。

3. 清晰的事件驱动循环：主程序采用“环境演化 -> 智能体决策 -> 状态结算”的清晰事件循环。这个稳固的框架，为未来引入更复杂的异步事件、多智能体交互等，打下了坚实的基础。

【核心功能实现】
动态环境演化：环境自身具备“长期运行逻辑”，例如“经济周期”参数会根据预设概率进行随机波动，为智能体带来了动态和不可预测的挑战。

有后果的行动：智能体的行动会真实地影响其在环境中的核心指标。例如，“工作赚钱”工具的收益会直接受到当前“经济周期”的影响，并反映在最终的评分（现金值）上。

量化的评分系统：通过最终的“现金值”来量化评分，为评估不同智能体策略的优劣，提供了一个清晰、客观的度量标准。

【技术栈】
Python, YAML

【项目价值】
这份MVP原型，不仅是一个可运行的程序，更是一份关于“如何构建可扩展AI测试系统”的设计蓝图。它能为任何需要进行自主智能体研发、MAS（多智能体系统）策略验证、或强化学习环境搭建的团队，提供一个坚实的、开箱即用的起点，极大地加速研发进程。