与现有课程怎样配合
这本书围绕模型输入、工具执行及其运行环境组织 Agent 工程。适合已有编程和模型应用基础的读者，补充现有通用 AI 大纲中的执行、交互和改进机制。它不是传统机器学习、数学或分布式训练的替代教材。
先看 十章对照与补充清单，再沿 Agent 工程进阶路径 阅读。基础薄弱时，先补本站的执行循环、记忆、工具调用和评估笔记。
固定版本的章节入口
| 章节 | 学习重点 |
|---|---|
| 第 1 章 | Agent 组成与 Harness |
| 第 2 章 | 上下文结构、缓存、Skills 与压缩 |
| 第 3 章 | 用户记忆、检索及结构化知识 |
| 第 4 章 | 工具分类、发现和执行边界 |
| 第 5 章 | Coding Agent 与故障恢复 |
| 第 6 章 | 事件、语音、Computer Use 与机器人 |
| 第 7 章 | 验证器、轨迹、指标和评估环境 |
| 第 8 章 | 后训练数据、奖励与环境 |
| 第 9 章 | 由运行反馈改进知识、指令、程序和参数 |
| 第 10 章 | 多 Agent 协作、隔离与协调 |
实验阅读入口
值得按机制阅读的项目包括 Coding Agent、上下文压缩、结构化索引、事件触发、记忆边界评估、更新门禁 和 并行资料收集。
README 自述 109 个配套实验，包含仓库内项目、外部复现和未满足完整验收的项目。这个数字不能解释为本站完成了 109 次实验。每项先读自己的 README，分别检查代码入口、实际运行证据、依赖和任务范围；失败或负结果同样值得学习。
根 pyproject.toml 的 Python 范围为 >=3.11,<3.14。模型 Key、浏览器、外部仓库、GPU 和硬件要求因项目而异，章节环境并不保证每个实验可直接运行。按项目说明选择环境，不把“开放权重”理解为免费 API 或无需算力。
版本与许可
本次快照最后提交时间为 2026-09-30T03:03:28Z，提交说明是更新 star history 图表；这不是各章正文的更新时间。README 标记 2.0，交互、评估、后训练和进化分别在第 6、7、8、9 章，旧 PDF 的章节编号可能不同。
固定版本的 根 LICENSE 为 Apache-2.0，标注 Copyright 2025 Bojie Li。未来实际导入具体代码时，应按该文件和子项目声明保留许可、版权及修改说明；外部模型、数据和依赖不能自动继承根许可。
2026-10-10：核对目录、小结、重点段落及上述实验的阅读说明，使用原创笔记和链接建立学习入口；未运行上游模型或硬件实验。
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