理解 Agent，
从原理走到实践。

准备 Python、运行环境与第一个实验。

从一个旅行助手理解 Agent 的工作方式。

理解框架负责什么，以及如何选择。

将目标、行动、反馈组织成可靠的系统。

让模型提出请求，让应用安全地执行。

从文档中找证据，给回答附上出处。

设置边界，把人纳入关键决策。

拆解任务、跟踪依赖，并根据结果调整。

用清晰的角色、交接和汇总协作。

检查可观察的结果，改进下一次行动。

从一次跑通走向可观测、可评估的服务。

连接工具、其他 Agent 与网站知识。

为每次模型调用选取合适的信息。

让信息跨会话延续，同时保持可控。

用工作流、交接与中间件组织应用。

理解观察、操作、验证的界面自动化循环。

处理并发、成本、故障和服务边界。

在本地运行模型、检索与工具。

验证授权与执行记录，防止越权和篡改。