AGENT / LEARNING GUIDE

从反馈闭环，
走到可靠 Agent。

沿着「传统 Agent → 工具循环 → 检索与协作 → Harness 与前沿工程」的路径，学习 Agent 的原理、实现和面试重点。

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AGENT STACK

04Harness 工程恢复 · 验收 · 权限

03系统能力检索 · 上下文 · 协作

02LLM Agent工具 · 规划 · 反思

01传统智能体观察 · 决策 · 反馈

14系统章节

14原创原理图

04学习阶段

01 / LEARNING PATH

从哪里开始？

按基础、能力、系统和前沿逐步推进。

01 / 第 0–3 章

基础与经典

闭环、传统策略与 ReAct

开始阅读 02 / 第 4–6 章

核心能力

工具、检索、记忆与上下文

开始阅读 03 / 第 7–10 章

系统工程

多 Agent、协议、评测与安全

开始阅读 04 / 第 11–13 章

前沿与求职

Harness、前沿工程与五家 Agent 对比

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02 / HANDBOOK

Agent 工程实践指南

14 章从传统 Agent 走到前沿工程、实习项目与产品技术对比。所有外部引用均附内容导读，亦可查看引用内容汇总。

00第 0 章全局地图：Agent 究竟是什么沿运费修复任务拆开策略、工具、环境与完成验收 01第 1 章传统 Agent：从反射到规划用两房间清扫案例理解反射、内部状态、搜索与效用 02第 2 章 LLM Agent 的最小执行循环运行真实修改与测试，逐步分析正常、超时和假完成轨迹 03第 3 章规划、反思与搜索从任务依赖到计划修订，用候选补丁理解反思与搜索 04第 4 章工具设计与执行边界设计工具契约，处理参数、资源范围、版本冲突与副作用 05第 5 章 RAG、检索与长期记忆手算 Recall@k，分析证据、引用、版本与长期记忆 06第 6 章上下文工程与长任务分配上下文预算，编写状态摘要并核对中断后的环境 07第 7 章多 Agent 与协作设计子任务契约、关键路径、隔离工作区与合并验收 08第 8 章 MCP、A2A 与互操作沿请求与任务生命周期理解 MCP、A2A 和应用责任 09第 9 章评测：从好看的演示到可靠的系统建立可重置任务、可靠验收、重复试验与机制消融 10第 10 章安全、权限与可观测性拆解注入路径，验证权限边界并用轨迹复盘失败 11第 11 章前沿工程：Harness、Context、Skills 与 Agentic RLHarness、Context Engineering、Skills、恢复与 Agentic RL 12第 12 章实习项目路线与面试问答从验收题到四个项目里程碑，整理复现、指标与面试讲述 13第 13 章实战拆解：OpenCode、OpenClaw、Hermes、Claude Code 与 CodexOpenCode、OpenClaw、Hermes、Claude Code 与 Codex 技术拆解和对比

03 / RELATED GUIDE

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模型推理的底层实现与系统性能，见 Infra Guide。

AI INFRAInfra 工程实践指南 CUDA Kernel、Attention、KV Cache 与 LLM Serving

从反馈闭环，走到可靠 Agent。