Agent 进阶课程¶
基础课程里，助手已经能查政策、调用工具。现在任务变成“三地制度一起研究，等负责人批准，明天继续发布”。中间还会断网、换会话、改文档。任务一长，聊天记录就开始像塞满小票的口袋：东西似乎都在，要找时却翻不出来。
这门课沿着这些麻烦，学习怎样组织长任务、知识和工具，怎样从失败中改进，以及怎样在预算与权限范围内交付结果。每次引入一个组件，都要说明它解决了哪一个问题。
建议先读 基础课程，重点了解工具循环、RAG、状态、评测与可靠性。每章从机制走到一个企业政策研究助手的具体问题，再给出设计练习和自检。阅读官方文档时，优先追踪正文所解释的机制和产品边界，再学习框架接口。
一张学习地图¶
基础：模型 / 工具 / 检索 / 状态 / 评测
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运行基础：01 Harness → 02 持久执行 → 03 上下文 → 04 记忆与技能
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能力组织：05 工具路由 → 06 Agentic RAG → 07 协作 → 08 编码与操作
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质量闭环：09 评测 → 10 性能 → 11 安全 → 12 优化与训练
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项目：任务合同 → 故障实验 → 逐题比较 → 版本发布
安全与评测也应贯穿前两段；分组用于安排学习顺序，实际系统不能等到最后才补授权和验收。
| 章 | 要解决的问题 | 学完交付什么 |
|---|---|---|
| 01 Harness 与 Deep Agents | 如何组织跨多轮、跨文件的长任务？ | 一份运行时职责和任务交接合同 |
| 02 持久执行 | 崩溃、重放与迟到请求会产生什么副作用？ | 恢复状态图、幂等与对账方案 |
| 03 上下文工程 | 如何在有限窗口中保留下一步所需信息？ | 上下文预算、压缩和外部化方案 |
| 04 记忆与技能 | 怎样保存可更新的事实和可复用的做法？ | 带时间、来源与权限的记忆及技能合同 |
| 05 工具路由与 MCP | 工具多了，怎样发现、调用并授权？ | 工具检索、参数校验和权限分工 |
| 06 Agentic RAG | 何时追加检索、重写查询或使用图索引？ | 多轮检索策略与停止条件 |
| 07 多 Agent 系统 | 何时值得分工，如何控制交接与并发？ | 带依赖、版本和共享预算的协作图 |
| 08 编码与计算机操作 | 如何用代码、浏览器和桌面完成可验收任务？ | 可重现环境、观察与操作边界 |
| 09 评测与反馈 | 怎样从轨迹定位错误并比较策略？ | 逐题结果、评分器校准与回归集合 |
| 10 性能与推理服务 | 延迟与费用花在哪，如何优化完整路径？ | 关键路径、共享预算与性能实验 |
| 11 安全与治理 | 信任、身份与批准怎样跟着动作传递？ | 威胁模型、执行控制和越权回归用例 |
| 12 优化与训练 | 何时改数据、提示、技能或模型参数？ | 轨迹样本、奖励设计和训练验收方案 |
按目标选择主线¶
应用工程师先学 01–06，再用 09、11 建立质量门槛；确认单 Agent 的瓶颈后，再决定是否引入 07、08。平台工程方向重点串联 02、05、07、09–11，关注恢复、共享资源和服务边界。模型优化方向先完成 09，再学 12，并回查 03、08、10 中的输入、环境和推理约束。
这些路径共享同一套判断顺序：任务是否定义清楚 → 证据与工具是否正确 → 运行状态能否解释 → 行为是否满足验收 → 性能或参数还有什么瓶颈。不要用增加 Agent 数量代替错误定位。
学完一章，接着练对应的三道题¶
36 道进阶面试题与 12 章一一对应，题号为 Q057–Q092。每题有口述短答、可展开的详细解析、带答案的追问、实战案例和验收练习。学习章与面试章可以直接互相跳转。
先看题目，自己解释一次，再展开答案。若只能原句复述，就把案例里的一个条件换掉：审批过期、远端结果未知、共享预算不足。回答会随条件变化，理解才算离开了背诵区。
从问题找到对应知识¶
| 观察到的现象 | 先检查什么 | 深入章节 |
|---|---|---|
| 任务跑久后忘记进展 | 状态、摘要、交接信息是否完整 | 01、03、04 |
| 超时重试创建了两份对象 | 操作 ID、远端幂等、结果未知的恢复路径 | 02、11 |
| 工具越来越多却选不准 | 工具描述、检索召回、参数合同与路由数据 | 05、09 |
| 报告引用很多却答非所问 | 检索覆盖、证据支持、版本和适用条件 | 06、09 |
| 多 Agent 更慢、更贵 | 依赖、交接损耗、共享预算和关键路径 | 07、10 |
| 浏览器显示成功却没办成 | 页面状态、后端对象、观察与动作的关联 | 08、09 |
| 外部材料改变了工具行为 | 信任边界、授权执行点、数据出口 | 05、11 |
| 提示越写越长仍反复失败 | 失效分类、数据缺口与训练必要性 | 03、09、12 |
六周学习与项目节奏¶
| 阶段 | 阅读 | 本周产物 |
|---|---|---|
| 第 1 周 | 01–02 | 运行时职责图；副作用前后崩溃的恢复表 |
| 第 2 周 | 03–04 | 上下文包；记忆更正与技能版本方案 |
| 第 3 周 | 05–06 | 工具合同；跨文档证据和追加检索策略 |
| 第 4 周 | 07–08 | 单/多 Agent 对照；隔离环境的操作记录 |
| 第 5 周 | 09–10 | 逐题评测表；延迟与预算实验 |
| 第 6 周 | 11–12 | 越权与奖励漏洞用例；改进和发布决策 |
每章先预测案例的失败方式，再读机制，完成设计练习，最后闭卷回答自检。将自己的决策、运行结果和失败原因记进项目笔记，逐步形成可复用的知识，而不是只收藏链接。贯穿项目工作坊把这些产物接成同一个项目。
三组能运行的进阶机制实验¶
在仓库根目录运行，Python 3.10+，只使用标准库：
python3 examples/advanced/runtime_lab.py --scenario evaluation
python3 examples/advanced/runtime_lab.py --scenario budget
python3 examples/advanced/runtime_lab.py --scenario replay
实验分别复算多次尝试指标与组内相对信号、验证预算预留与理想关键路径、模拟两个独立 SQLite 数据库之间的副作用后崩溃恢复。具体输入、预期输出和实现边界见 实验说明。
跟着一手资料继续读¶
GitHub 与技术博客调研解释所选项目带来了哪些能力、怎样与基础课程衔接；官方知识体系与选读地图把文档、协议和论文放到对应学习阶段。外部项目的版本、接口和维护方式不同，运行示例时使用相应项目的环境与版本说明。
延伸阅读可以访问作者的 Agent 技术博客，选读工程实践和原理图解；遇到 Harness、Context、MCP 等术语时，可打开 AI 编程字典查看解释与概念关系，再回到本章案例和面试题检验理解。