知识体系 · 6 个主题 / 25 节课
先看全貌，再把每个问题学透。
按系统职责组织知识。通用机制在课程中讲透，产品实现到系统拆解中观察，练习用来验证理解。
任务与运行
先界定要完成什么，再理解模型怎样决定、系统怎样执行，以及任务何时结束。
学会以后：能把一项模糊需求写成可执行、可检查的任务。
上下文与记忆
区分这一步看见的材料、按需找回的证据与跨任务保存的信息，理解信息如何影响判断。
学会以后：能安排资料的进入、更新、压缩、保留与删除。
工具与控制
把行动能力、授权、隔离和用户接管放在一起，明确模型建议与现实动作之间的边界。
学会以后：能为每个动作定义输入、权限、回执、失败处理与人工责任。
持续运行与协作
把多轮工作保存为可恢复的任务，再理解多端、扩展与多个助手怎样围绕同一目标协作。
学会以后：能设计暂停、恢复、交接和扩展，不丢失已经完成的工作。
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为什么 Agent 任务不能只存聊天记录？
长任务需要可持久、可流式、可暂停和可恢复的事件，而不只是消息气泡。
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Agent 跑几小时，中断后怎样继续？
检查点、外置状态、预算和受限交付，让长任务在失败后仍保留价值。
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同一个 Agent 怎样服务 CLI、IDE 与桌面端？
多个入口共享任务与执行核心，但各自承担不同的协作体验。
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Skill、MCP、Hook 各解决什么问题？
做法、外部连接和确定性事件规则是三类不同扩展，不应混成万能插件。
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什么时候才需要 Subagent？
只有任务能独立拆分、上下文需要隔离或并行确有收益时，多个 Agent 才值得。
评测与改进
从首次出错的动作追溯原因，用固定任务反复验证，再判断产品价值和发布条件。
学会以后：能区分一次成功与稳定可靠，并给每次修改留下证据。
产品设计与实证
把前五部分合起来：判断方案边界，比较真实系统，运行实验，完成可以交付和答辩的产品方案。
学会以后：能用任务、系统设计与验证结果说明自己的产品取舍。
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模型可以判断，哪些事必须由系统保证？
模型负责开放判断；权限、状态、执行边界和真实完成必须由确定性系统或人负责。
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不同 Agent 产品，真正差在哪？
用同一任务比较运行、权限与交付，并用 DeepSeek 的插件组合理解不同实现的可变边界。
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亲手跑四条 Agent 路径
运行正常、被拒绝、工具失败和材料过多四条路径，看清每条边界怎样改变结果。
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怎样写一份工程师能实现的 Agent 方案？
把用户任务、系统边界、失败状态、评测和渐进发布写进同一份方案。
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怎样用一份作品证明你会设计 Agent？
用真实任务、产品判断、核心原型和评测证据对齐一线岗位要求。