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Agent 学习路径
关于 AI Agent 的内容,在这份指南里是按"先打基础 → 再建模式 → 落地实战 → 进阶生态"分布在第 1/2/4/5 章的,没有挤在单独一章。这一页把它串成一条路,专门想学 Agent 的话,照这条线走就行。
💡 这是一张"导航地图",不是新内容——每一站都链到正文对应小节。建议第一遍按顺序走通,落地时再回到具体小节深挖。
① 基础:Agent 靠什么动起来
Agent = 会自己调工具、能记住上下文的 LLM。先把这两块底座搞清楚。
- 1.4 Tool Use 深度使用 — 工具调用是 Agent 的"手脚",没有它 Agent 只能说不能做
- 1.5 多轮对话与状态管理 — 消息历史是 Agent 的"短期记忆",决定它记得住多少
- 4.10 Agent 长期记忆系统 — 超出上下文窗口的"长期记忆",让 Agent 跨会话记住东西
② 核心:Agent 循环与设计模式
理解 Agent 到底是怎么"自己转起来"的,以及常见的几种组织方式。
- 2.3 Agent 设计模式 — Agentic Loop、ReAct、Planning、Handoff、Guardrails,含「最小 ReAct Agent」可跑实战 ⭐
③ 可靠:让 Agent 不失控、可衡量
能跑起来不算完,能稳定、可评估、成本可控才敢上线。
- 2.4 为什么 Agent 会失控 — 失控的几种模式、怎么诊断、怎么设计成不容易失控
- 2.5 AI 系统的评估方法 — 用数字判断 Agent 好坏,而不是"碰运气调 Prompt"
- 2.22 Agent 轨迹评测 — 只看最终答案漏掉一半故障,还要评"它是怎么走过来的" ⭐
- 2.21 Agent 安全:Prompt Injection 进阶威胁 — Agent 能调工具后,注入攻击从"骗话"升级成"骗它动手"
- 2.8 成本估算实操 — Agent 多步调用很烧钱,先算清楚账
④ 实战:从零搭一个完整 Agent ⭐
把前面的东西拼成一个真能用的东西——这是整条路的落地里程碑。
- 2.11 实战项目:知识库问答 Agent — 检索作为工具 + Agent 循环 + 评估 + 上线三关,端到端走一遍
⑤ 进阶:决定 Agent 上限的工程功夫
同样的模型,为什么有人的 Agent 又稳又能干长任务?差距在这三节。
- 4.8 Agent = Model + Harness — 脚手架工程的 7 个零件(控制流/错误恢复/反馈回路/计划追踪…)⭐
- 4.9 上下文工程 — 按需注入、压缩、隔离、用文件系统当外部记忆
- 4.6 多 Agent 协作 — Orchestrator-Subagent、Handoff、共享状态
- 4.7 AI 编程实战工作流 · 4.4 Claude Code 深度使用 — 把 Agent 用在真实开发里
- 4.15 角色演进 → 4.16 Graph 编排深入 — 从"带 AI 干活"到"设计 Agent 系统与工具"
- Pi 源码解剖系列:4.17 设计哲学 → 4.18 四层架构 → 4.19 Agent Loop → 4.20 工具系统 → 4.21 消息与会话树 → 4.22 扩展系统 — 把一个极简 Harness 从头读到尾,看这些理念怎么落成真实代码
- 4.25 Agent 系统的六条不变量 — 把上面所有源码细节收敛成 6 条"破了就出事"的硬约束,自己写 Harness 的检查表 ⭐
⑥ 生态:给 Agent 接上更多能力
让 Agent 能用外部工具、封装可复用的能力。
- 4.1 MCP 是什么,为什么重要 → 4.2 用现有 MCP → 4.3 自己写 MCP — 给 Agent 标准化地接外部能力
- 4.23 Agent 协议全景:MCP / A2A / AG-UI / Skills — 一图看清各协议分管什么,别把它们当竞品
- 5.6–5.9 MCP 进阶 · 5.10–5.12 Skill — 能力的生产化与可复用封装
📌 关键结论
- Agent 内容分布在第 1/2/4 章,主线顺序:工具/记忆基础 → 循环与模式 → 可靠性 → 端到端实战 → Harness/上下文/多 Agent → MCP/Skill 生态
- 最小闭环只需 ①②④:搞懂 Tool Use + Agent 循环,就能跑通 2.11 实战项目
- 想做"能扛长任务、不跑偏"的 Agent,真正的功夫在第 ⑤ 步的 Harness 和 上下文工程;想吃透实现,跟着 Pi 源码解剖 读一遍,再用 六条不变量 当检查表
- 要给 Agent 扩外部能力,走 MCP/Skill 生态(第 ⑥ 步)
下一步:从 1.4 Tool Use 开始,或直接跳到 2.3 Agent 设计模式 看循环怎么转。