前言

Agent 很容易被描述成“会自己完成任务的 AI”，但真正开始搭建或使用后，问题通常不在于模型能不能生成一段文字，而在于它能否理解目标、取得正确上下文、调用合适工具、验证结果，并在失败时停下来。

这套教程把 Agent 当作一个可观察、可设计、可复盘的系统来学习。它关注的不只是提示词，还包括运行时、工具接口、状态管理、权限、成本、审计和用户接管。

为什么采用书籍型结构

Agent 的知识点之间存在明显的依赖关系：没有工具边界，就很难理解上下文；没有状态和反馈，就很难讨论规划与反思；没有运行时和治理，就无法把演示变成可靠产品。

因此全书按从基础到工程的顺序组织为 10 个 Part，并把 45 个章节拆成可以独立阅读和练习的单元。

阅读本书前先知道三件事

• 先看边界，再看能力：任何“能做到”的演示都要继续追问允许做什么、不能做什么。
• 先看证据，再看结论：一次成功的输出不能代表系统稳定，需要保留运行轨迹和验收结果。
• 先做小闭环，再扩展系统：先用一个任务验证输入、动作、结果和停止条件，再加入记忆、编排或后台运行。

推荐准备

你不需要先掌握某个框架。准备一个可以拆解的真实任务即可，例如资料整理、问题研究、代码修改或桌面自动化，并为它写出：

项目	需要说明什么
目标	最终交付物是什么
输入	Agent 可以读取哪些资料
限制	哪些数据、工具或动作不可使用
验收	怎样判断结果足够好
回退	失败、超时或权限不足时怎么办

从Part 1 / Agent 基础开始，或者直接查看模式选择指南找到当前任务的入口。