上下文工程
让模型在正确的时刻看到正确的信息，而不是把所有内容塞进提示词。
- 系统指令与任务边界
- 检索、压缩与上下文预算
先选一条适合你的路线
不用把所有框架学一遍。先建立最小闭环，再按目标补齐工程深度。
建议从单 Agent 和两个工具开始，先看懂每一次模型调用。
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产出：可解释的单 Agent
理解模型循环
拆开观察、思考、行动和反馈，分清工作流与自主 Agent。
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产出：带检索与操作的助手
接入清晰工具
设计参数、权限与错误返回，让模型知道何时调用，也知道何时停止。
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产出：可持续任务系统
管理状态与记忆
控制上下文预算，区分会话状态、长期偏好和外部知识。
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产出：可观测的生产 Agent
评估、守护与上线
用轨迹、测试集、权限边界和人工检查点约束真实行为。
五项能力，组成完整闭环
框架会变化，系统能力更长久。每个模块都应该能单独测试。
工具与 MCP
把 API、文件和外部服务变成可靠、可授权、可观察的操作接口。
状态与记忆
保存真正有价值的信息，并为删除、过期和冲突设计规则。
评估与安全
测试最终答案，也检查工具轨迹、失败恢复、成本与权限使用。
做出来，才算真正学会
项目从可解释的单循环开始，最后进入需要权限和评估的真实场景。
推荐起点
研究助手
让 Agent 搜索资料、记录来源、发现证据缺口，并输出带引用的短报告。
来源可追溯
失败能恢复
结论可复查
个人知识助理
连接笔记与文件，学习检索、记忆更新和隐私边界。
适合：产品路线代码维护 Agent
读取仓库、修改文件、运行测试，再根据失败结果迭代。
适合：工程路线最好的起点不是多 Agent
先用一次模型调用解决问题。只有当评估证明简单方案不够时，再增加循环、记忆与协作。
官方资料优先
建立自己的学习书架
先读一手文档，再通过项目验证。下面的入口覆盖概念、协议、框架与部署。
下一步很简单