Agent 核心知识 · 学习计划

面向 Agent 方向的系统学习，覆盖：基础概念 + 主流框架/工具/SDK + 场景设计。 每个主题包含「核心概念 → 主流实现 → 关键问题（含解答）→ 场景设计（含解答）」。

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知识体系总览

┌─ 基础层：LLM 原理 + Prompt 工程
├─ 范式层：ReAct / Plan-Execute / Reflexion / Multi-Agent
├─ 能力层：工具使用 / Tool Gateway / 记忆 / 检索 / 上下文工程 / 结构化输出
├─ 框架层：LangChain / LangGraph / AutoGen / CrewAI / MCP
└─ 工程层：评估 / Eval Harness / Model Gateway / 安全生命周期 / 可观测 / 安全 / 性能 / 成本 / 推理加速 / Agent Runtime / Browser Agent / 可靠执行 / AI Coding Harness

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主题清单

#	主题	重点	文件
0	内容职责与迁移清单	全局文件职责边界、重复内容收敛规则、主题簇主责文件、后续写作规则	00-内容职责与迁移清单.md
1	LLM 基础与 Agent 本质	Token、采样、训练阶段、Function Calling、Agent 定义、Workflow vs Agent	01-LLM基础与Agent本质.md
1.1	└ Transformer 架构与模型原理（子文档）	Transformer block、Q/K/V、encoder/decoder 分叉、decoder-only、Scaling Laws、MoE、SSM/Mamba、架构演进	01.1-Transformer架构与模型原理.md
2	Prompt 工程与推理范式	CoT、ReAct、Plan-Execute、Reflexion、ToT、结构化输出	02-Prompt工程与推理范式.md
3	工具调用	Function Calling、工具 Schema、并行与依赖、FC vs 代码 workflow、Tool RAG、沙箱	03-工具调用.md
3.1	└ MCP 协议详解	动机、Host/Client/Server、三原语、传输、vs function calling、安全	03.1-MCP.md
4	记忆与上下文工程	记忆 vs 上下文、State/Memory/Artifact 区分、阅读路径、核心术语	04-记忆与上下文工程.md
4.1	└ 生产级 Agent 记忆工程（子文档）	记忆提取、验证、存储、召回、显式注入 vs 按需检索、更新/遗忘、隐私治理、评估指标	04.1-生产级Agent记忆工程.md
4.2	└ Agent 上下文工程（子文档）	Prompt 拼接、上下文分层、token 预算、压缩、引用化、Lost in the Middle、防污染、Context Manifest	04.2-Agent上下文工程.md
5	RAG 全景	朴素/进阶/Agentic RAG、Hybrid 检索、Rerank、GraphRAG	05-RAG全景.md
6	多 Agent 协作	拓扑、角色范式、LangGraph、AutoGen、CrewAI	06-多Agent协作.md
7	评估与可观测性	三层评估、LLM-as-Judge、Ragas、LangSmith、数据飞轮	07-评估与可观测性.md
8	工程化：性能、成本、可靠性	延迟、Prompt Caching、模型路由、限流、降级	08-工程化性能成本可靠性.md
8.1	└ 生产级 Agent 应用工程（子文档）	业务边界、架构分层、状态机、工具网关、安全治理、HITL、评估、可观测、发布运维、成熟度模型	08.1-生产级Agent应用工程.md
9	安全与对齐	Prompt Injection、Jailbreak、HITL、权限隔离、Guardrails	09-安全与对齐.md
10	综合系统设计	Code Agent / Deep Research / GUI Agent / 企业知识问答	10-综合系统设计.md
11	Voice / Realtime Agent（进阶）	Pipeline vs E2E、延迟治理、Barge-in、电话客服、英语口语、实时性能与预测式执行（11.1：prequery/模型续写）	11-Voice与Realtime Agent.md
12	Reasoning Models 专题（进阶）	o1/R1/Claude Thinking、RLVR、GRPO、test-time compute、Agent 中的角色	12-Reasoning Models专题.md
13	A2A 与 Agent 互操作协议（进阶）	A2A/MCP/ACP、Agent Card、Task 生命周期、跨组织协作	13-A2A与Agent互操作协议.md
13.1	└ 多 Agent 状态管理专题	状态模型、A2A handoff、框架实现、生产场景、端到端示例	13.1-多Agent状态管理专题
14	Agent 工程细节与可靠执行（进阶）	结构化计划、Executor 状态机、子 Agent 完成保障、异常兜底、幂等恢复	14-Agent工程细节与可靠执行.md
15	AI Coding Harness 最佳实践（进阶）	AGENTS.md/CLAUDE.md、任务包、验证脚本、进度文件、权限与 hooks、安全模型（15.1：沙箱/审批/信任、Codex/Claude Code）	15-AI Coding Harness最佳实践.md
16	Agent Loop 专题（进阶）	单次迭代解剖、停止条件、上下文管理、人在回路、框架 loop 对比	16-Agent Loop专题
17	上下文窗口的模型原理（进阶）	自注意力 O(n²)、KV Cache、位置编码与外推、Lost in the Middle、长上下文架构方向	17-上下文窗口的模型原理.md
18	模型固有局限与工程兜底（进阶）	19 类原理性局限的全景表、七种通用兜底模式、模型缺陷与系统设计的对应	18-模型固有局限与工程兜底.md
19	推理加速底层系统（进阶）	prefill/decode、Roofline、KV Cache、PagedAttention、RadixAttention、FlashAttention、continuous batching、speculative decoding、量化、P/D disaggregation	19-推理加速底层系统.md
19.1	└ Agent 推理加速落地（子文档）	Agent 延迟拆解、少调用少 token、工具并行、模型分层、上下文压缩、多层缓存、结构化输出、可观测优化闭环	19.1-Agent推理加速落地.md
20	Agent Runtime 专题（进阶）	Run 生命周期、调度器、状态/检查点、HITL、handoff、完整实现、主流实现对比、平台鉴权体系（20.3）	20-Agent Runtime专题
21	Computer Use 与 Browser Agent 专题（进阶）	screenshot/DOM/accessibility tree、动作空间、locator、等待验证、HITL、安全边界、WebArena/OSWorld 评估	21-Computer Use与Browser Agent专题.md
22	结构化输出与约束解码专题（进阶）	JSON mode、JSON Schema、tool args schema、CFG/FSM grammar、validator、repair loop、schema versioning、性能成本	22-结构化输出与约束解码专题.md
23	Tool Gateway 与工具平台专题（进阶）	工具注册、Tool Retrieval、OpenAPI/MCP 接入、权限过滤、幂等、错误码、沙箱、审计、工具测试	23-Tool Gateway与工具平台专题.md
24	Agent Eval Harness 专题（进阶）	golden set、failure pool、trace replay、rule evaluator、LLM judge 校准、CI gate、线上采样、eval report	24-Agent Eval Harness专题.md
25	Buddy 型工作台智能体专题（进阶）	WorkBuddy、CodeBuddy、Qoder 类产品谱系、架构分层、上下文工程、工具集成、安全治理、评估体系	25-Buddy型工作台智能体专题
26	Model Gateway 与模型治理专题（进阶）	模型接入、模型注册、路由、fallback、预算、缓存、版本发布、观测、治理	26-Model Gateway与模型治理专题.md
27	Agent 安全生命周期专题（进阶）	全生命周期威胁建模、输入/上下文/模型/工具/执行/记忆/输出安全、防护实现、安全测试、事故响应	27-Agent安全生命周期专题.md
28	Agent Skills 与能力封装专题（进阶）	Skill 定义、渐进式披露三层加载、SKILL.md 结构、Skill vs Tool/MCP/Prompt/Subagent、设计原则、主流实现、能力封装治理	28-Agent Skills与能力封装.md

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目录组织规则

当前所有 Markdown 学习文档都打平放在根目录，不再使用专题子文件夹。

类型	命名方式	说明
元文档	00-主题.md	全局目录、职责边界、迁移清单和写作规则
主线文档	NN-主题.md	按学习顺序阅读的核心主题
主线子文档	NN.x-主题.md	紧贴主线主题的补充内容
专题入口	NN-主题专题.md	一个专题的总览和阅读路径
专题子文档	NN.x-子主题.md	专题内部按小数编号排序

写作和整理优先级：

1. 先查 00-内容职责与迁移清单.md，确认新增内容的主负责文件。
2. 如果概念已经有主负责文件，其他文件只保留摘要和链接。
3. 专题入口负责阅读路径和问题地图，不重复子文档长篇细节。
4. 代码示例、产品案例、资料引用如果服务于不同目标，可以保留局部重复，但要说明用途。
5. 文档定位为系统学习资料，不使用招聘或应试化语境。

例如：

专题入口	子文档
13.1-多Agent状态管理专题.md	13.1.1 到 13.1.5
16-Agent Loop专题.md	16.1 到 16.3
20-Agent Runtime专题.md	20.1 到 20.2
25-Buddy型工作台智能体专题.md	25.1 到 25.6

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学习节奏建议

时段	时长	内容
概念精读	60 min	看当天文档"核心概念" + "主流实现要点"
动手实验	60 min	用框架写一个最小 demo 验证概念
问题自测	30 min	看思考题自己讲一遍，再对照解答
场景设计	30 min	写出完整方案再对照解答

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知识梳理方法论

概念梳理框架

1. 一句话定义 — 用最朴素的话讲清楚
2. 为什么需要 — 解决了什么问题
3. 关键机制 — 怎么实现的
4. 优劣与适用场景 — 何时用何时不用
5. 典型实现 — 一个具体例子（框架/产品）

系统设计思考框架

1. 澄清需求 — 功能 / 非功能（延迟、成本、准确率、合规）
2. 数据与流程 — 数据来源、处理链路
3. 核心架构 — 单/多 Agent、工具设计、记忆设计
4. 关键技术决策 — 模型选型、检索策略、评估方法
5. 工程化 — 监控、A/B、灰度、回滚
6. 风险与对策 — 失败模式枚举 + 兜底

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核心知识点速查

主题	关键点
内容职责	一个概念一个主负责文件；非主责文件保留摘要和链接；迁移记录见 00
基础	Token/采样/训练阶段；Agent 定义；Workflow vs Agent；Function Calling 底层
Transformer 架构	Attention/FFN/residual；encoder-only vs decoder-only；RoPE/ALiBi；MoE；SSM/Mamba；Scaling Laws
推理	ReAct vs Plan-Execute；CoT 涌现；Reflexion
工具调用	工具描述设计；并行与依赖；FC vs 代码 workflow；多工具治理
MCP	碎片化→标准化；三原语；vs function calling；工具投毒安全
记忆	Core Memory；Session Memory；Archival Memory；提取/验证/存储/召回/注入；显式注入 vs 按需检索；记忆治理
上下文工程	Prompt 拼接；上下文分层；token 预算；压缩；artifact 引用化；Context Manifest；Lost in the Middle；防污染
RAG	召回错排查；Hybrid 权重；Rerank；Agentic RAG
多 Agent	拓扑选型；LangGraph 核心；单 vs 多
多 Agent 状态	State Catalog；Context View；State Patch；Artifact-first；Handoff Contract；A2A Context Envelope；Reducer；Conflict Policy；Framework State
多 Agent 代码示例	examples/multi_agent_state_demo.py；StateStore；FieldRule；PatchOperation；A2A input-required；Remote Result Import；Event Log
评估	LLM-as-Judge 偏差；Trace 评估；数据飞轮
工程	缓存策略；延迟优化；成本治理
生产级 Agent	任务合同；自治等级；Orchestrator；Run State；Tool Gateway；Guardrails；HITL；Eval；Trace；灰度回滚
安全	Prompt Injection；HITL；权限隔离
可靠执行	结构化 Plan；子 Agent 完成保障；重试幂等；Checkpoint
AI Coding	Harness；任务包；验证闭环；长任务恢复
编码 Harness 安全	三支柱（沙箱×审批×信任）；Seatbelt/Landlock 沙箱；Codex approval_policy vs Claude Code permission mode；两轴正交；Lethal Trifecta；网络默认拒绝；权限即代码；bypass 仅可弃环境；密钥四层防护
Voice 实时性能	五类降延迟手段；预测式 endpointing；prequery 投机预查；模型续写 draft-and-verify（interim→final）；提交/丢弃状态机；只读才预执行；跨轮 KV 复用；barge-in 取消；投机命中率
Agent Loop	一轮六阶段；终止双闸；死循环检测；上下文压缩；ReAct vs Plan-Execute；LangGraph vs AgentExecutor
上下文窗口原理	自注意力 O(n²)；KV Cache 显存；RoPE/ALiBi 外推；Lost in the Middle；FlashAttention/GQA/SSM
局限与兜底	幻觉/时效/数学→外接真相源；格式→约束生成；注入→信任边界；七类局限对七种兜底模式
推理加速底层	prefill vs decode；TTFT/TPOT；Roofline；KV Cache；PagedAttention vs FlashAttention；RadixAttention；continuous batching；speculative decoding；量化；P/D 分离
Agent 推理加速	串行 LLM hop；prefill tax；工具并行；模型路由；reasoning budget；prefix/tool/semantic cache；结构化输出；trace 优化闭环
Agent Runtime	Run；Step；Scheduler；RunState；Context Builder；Tool Gateway；Policy/HITL；Checkpoint；Resume；Handoff；Event Log；Trace；Durable Execution
平台鉴权体系	Principal；AuthN/AuthZ；Workload Identity/SPIFFE；委派 OBO；Token Exchange(RFC8693)；Capability Token；Downscoping；Audience Binding；sub/act claim；PEP/PDP/PAP/PIP；RBAC/ABAC/ReBAC；Confused Deputy；Secret Vault；多租户隔离
Computer Use / Browser Agent	Screenshot；DOM；Accessibility Tree；Locator；Action Schema；Auto-wait；Verifier；Evidence-based Done；WebArena；OSWorld
结构化输出	JSON Mode；JSON Schema；Tool Args Schema；Final Output Schema；Constrained Decoding；Validator；Repair Loop；Schema Version
Tool Gateway	Tool Registry；Tool Retrieval；Permission Filter；Policy Engine；Risk Scoring；Idempotency；Sandbox；Audit；Tool Eval
Agent Eval Harness	Golden Set；Regression Set；Trace Replay；Rule Evaluator；LLM Judge Calibration；CI Gate；Failure Pool；Shadow Eval
Buddy 工作台智能体	WorkBuddy；CodeBuddy；Qoder；Task Contract；Context Manifest；Agent Runtime；Tool Gateway；HITL；Office Agent；Coding Agent；任务成功率
Model Gateway	Model Registry；Provider Adapter；Routing Policy；Fallback；Budget；Rate Limit；Cache；Prompt/Model Version；Trace；Cost Attribution
Agent 安全生命周期	Threat Modeling；Prompt Injection；Indirect Injection；Policy Engine；Permission Boundary；Tool/Model Gateway Policy；Sandbox；DLP；Security Eval；Incident Response
Agent Skills 与能力封装	Skill；Progressive Disclosure；SKILL.md；description 路由信号；L1/L2/L3 三层加载；Skill vs Tool/MCP/Prompt/Subagent；确定性下沉脚本；Composability；Skill 供应链风险

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进度跟踪

• 内容职责与迁移清单
• LLM 基础与 Agent 本质
• Transformer 架构与模型原理
• Prompt 工程与推理范式
• 工具调用
• MCP 协议详解
• 记忆与上下文工程
• 生产级 Agent 记忆工程
• Agent 上下文工程
• RAG 全景
• 多 Agent 协作
• 评估与可观测性
• 工程化：性能、成本、可靠性
• 生产级 Agent 应用工程
• 安全与对齐
• 综合系统设计
• Voice / Realtime Agent（进阶专题）
• Reasoning Models（进阶专题）
• A2A 与 Agent 互操作协议（进阶专题）
• 多 Agent 状态管理专题（进阶专题）
• Agent 工程细节与可靠执行（进阶专题）
• AI Coding Harness 最佳实践（进阶专题）
• Agent Loop 专题（进阶专题）
• 上下文窗口的模型原理（进阶专题）
• 模型固有局限与工程兜底（进阶专题）
• 推理加速底层系统（进阶专题）
• Agent 推理加速落地（进阶专题）
• Agent Runtime 专题（进阶专题）
• Computer Use 与 Browser Agent（进阶专题）
• 结构化输出与约束解码（进阶专题）
• Tool Gateway 与工具平台（进阶专题）
• Agent Eval Harness（进阶专题）
• Buddy 型工作台智能体（进阶专题）
• Model Gateway 与模型治理（进阶专题）
• Agent 安全生命周期（进阶专题）
• Agent Skills 与能力封装（进阶专题）

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如何继续生成 / 回顾

• 单篇精读：直接打开对应主题的 .md 文件
• 想继续生成 / 扩充某一篇：让 AI 基于该 md 文件继续展开（例如"把工具部分再加 5 个知识点"）
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