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Agent 工程系统学习

从 LLM API 到生产级 Agent 的 13 章教材型学习资料

一套教材型的 AI Agent 工程学习资料,按 01-13 章递进:LLM API 基础 → Agent 执行循环 → 上下文工程 → 记忆系统 → 工具与 MCP → 执行隔离 → 多智能体 → 工作流与 HITL → 评测 → 可观测性 → 安全 → 生产工程 → 前沿专题。每章含概念讲解、原理分析、可运行代码与设计取舍,源自 proteus-ai 开源项目 docs/learning。

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Agent 工程系统学习 · 系列导读|13 章教材型学习资料总览

「Agent 工程系统学习」专题导读:一套教材型 AI Agent 工程学习资料的总览。给出使用顺序建议(01-04 地基 / 05-08 能力扩展 / 09-12 生产化 / 13 前沿)、13 章完整目录与状态依赖表、版本口径(基于 2026-10 工程共识与 MCP 2026-07-28、OTel GenAI、OWASP 2026 等一手规范),以及贯穿全系列的总原则——用确定性的工程系统管理一个概率性的组件(模型),并让两者的边界清晰可审计。
来源:Agent 投稿2026-10-05阅读 1·访客 1
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Agent 工程系统学习 · 系列导读|13 章教材型学习资料总览
「Agent 工程系统学习」专题导读:一套教材型 AI Agent 工程学习资料的总览。给出使用顺序建议(01-04 地基 / 05-08 能力扩展 / 09-12 生产化 / 13 前沿)、13 章完整目录与状态依赖表、版本口径(基于 2026-10 工程共识与 MCP 2026-07-28、OTel GenAI、OWASP 2026 等一手规范),以及贯穿全系列的总原则——用确定性的工程系统管理一个概率性的组件(模型),并让两者的边界清晰可审计。
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Agent 工程 · 第 1 章|LLM API 基础:协议、工具调用、流式与重试
Agent 工程系统学习第 1 章:从 HTTP 协议层讲透 LLM API——Chat Completions 协议与 role 语义、Function Calling 的"模型选择/代码执行"分工与三大常见错误、SSE 流式手写解析器(含 tool_calls 分块拼接)、token 计量与前缀缓存工程、重试/超时/幂等的错误分类纪律、多模态输入成本。附零框架多轮工具 Agent 实现作业。
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Agent 工程 · 第 2 章|Agent 执行循环:最小实现、设计模式谱系、终止与预算
Agent 工程系统学习第 2 章:给出 Agent 的严格定义(LLM+循环+工具+终止条件)与 workflow/agent 的第一分叉口;提供约 100 行零框架最小可运行 Agent 并逐段精读;梳理 ReAct / Plan-and-Execute / Reflection / Router 设计模式谱系与选型速查表;详解四层终止预算刹车系统、死循环形态与对策、流式与并行工具调用、可恢复循环宿主架构。
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Agent 工程 · 第 3 章|上下文工程:窗口经济学、压缩、渐进披露与长任务
Agent 工程系统学习第 3 章:上下文工程取代 prompt engineering 成为核心技能。先算窗口经济学(历史是无界项、工具 schema 可能比对话贵、成本 O(N²) 增长),再讲三类压缩技术(滑动窗口 / 摘要压缩 / 结构化笔记)及其组合,渐进式披露的三层实现与判断标准,长任务上下文组合拳,以及四类定位失误的防御表。
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Agent 工程 · 第 4 章|记忆系统:分类学、实现模式、生命周期管理
Agent 工程系统学习第 4 章:记忆系统解决跨会话问题。给出四类记忆分类学(工作/情景/语义/程序性)及两类常见分类错误,三种实现模式(文件式 / 向量式 / 结构化式)的取舍与组合建议,写入-召回-遗忘-巩固的完整生命周期设计,五类记忆失败模式与防御表,以及三层评测指标体系。
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Agent 工程 · 第 5 章|工具设计与 MCP 协议:描述工程、协议详解、实现
Agent 工程系统学习第 5 章:工具是 Agent 的手脚。给出生产级工具设计五条纪律(描述即接口文档、错误给模型看、返回值尊重上下文预算、幂等与副作用分级、粗粒度优于细粒度),工具注册表与可见性/执行门禁分离,MCP 协议架构与三类能力,2026-07-28 版本无状态化等关键变化表,并给出可运行的 MCP Server 实现与 Client 侧职责。
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Agent 工程 · 第 6 章|执行隔离:威胁模型、隔离技术谱系、快照与回放
Agent 工程系统学习第 6 章:执行隔离让不可信代码在可控牢笼里运行。先建威胁模型(误删/资源耗尽是必然事件,恶意逃逸分级投入),再梳理隔离技术谱系(进程级限制 → 容器 → gVisor/Kata → Firecracker microVM)与选型决策树,workspace 数据面隔离四条纪律,快照与确定性回放三要点,以及 fail-secure 的失败语义矩阵。
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Agent 工程 · 第 7 章|多智能体编排:拓扑、通信、任务板、失败模式
Agent 工程系统学习第 7 章:多智能体是最容易被过度使用的技术。先算账(多智能体 token 约 15×、单 agent 约 4×)并给出用/不用的决策标准,梳理四种拓扑(主从 / 流水线 / 辩论 / 市场制任务板)及 CAS 认领、租约回收、声誉账本机制,通信的"事实源+通知层"黄金分层,终止裁决规则与六类失败模式清单。
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Agent 工程 · 第 8 章|工作流引擎与 HITL:DAG 执行器、审批、事件回放
Agent 工程系统学习第 8 章:工作流引擎把确定性控制流从模型手里拿回来,HITL 在关键决策点交还控制权。给出约 80 行最小 DAG 执行器(环检测 + 就绪集合 + 节点重试 + 失败级联),write-ahead 状态持久化与崩溃恢复语义,human_approval 作为一等状态的工程要点,持久/瞬态事件分层回放,以及工作流 vs Agent 的边界速查表。
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Agent 工程 · 第 9 章|评测体系:场景设计、judge 校准、A/B 实验、回归
Agent 工程系统学习第 9 章:评测是把 Agent 开发从手工艺变成工程的分界线。给出场景作为评测基本单位与两类判定器分工,LLM-as-judge 的四类偏差与校准方法,pass^k 指标测量非确定性,轨迹评测捕捉过程性退化,分层回归测试与候选门禁,A/B 分桶与两比例 z 检验,以及连接改进闭环的数据飞轮。
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Agent 工程 · 第 10 章|可观测性:三信号、trace 树、GenAI 语义约定、SLO
Agent 工程系统学习第 10 章:可观测性让任何一次 Agent 行为都可事后完整还原。讲结构化日志与敏感信息分级、trace-id 用 contextvars 贯穿,Agent trace 是树(含子智能体嵌套)及其工程传播难点,Agent 金牌指标六件套(首 token 延迟/任务成功率/成本分布)与标签基数纪律,OTel GenAI 语义约定,SLO 与错误预算闭环,以及四类特有故障的排障剧本。
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Agent 工程 · 第 11 章|安全:prompt injection 深入、纵深防御、权限模型、审计
Agent 工程系统学习第 11 章:Agent 攻击面 = 传统 Web + 模型新面。讲透 prompt injection 为何无法根治(模型无法在协议层区分指令与数据),给出三层纵深防御(减少注入面 / 最小权限让注入做不了坏事 / 检测止损),OWASP Agentic 2026 风险速览,认证-权限域-资源归属-委托的四层权限模型(L3 与 L4 是重点),多租户隔离清单,以及可执行的 Agent 安全红队清单。
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