深入 AI Agent 开发体系 (Agent in Depth)

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│  第 1 关：建立防坑直觉 (30分钟)                                            │
│  阅读 docs/books/AI-Agents-in-Depth-QuickStart.md 中的 12 大排雷地图     │
│  目标：明白为什么大模型做多步任务会死循环、乱扣费、胡言乱语 (Pass^k = p^k)  │
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│  第 2 关：上手经典 8 大模式 (1 ~ 2 天)                                   │
│  阅读 docs/books/ 中的中英双语电子书，运行 patterns/ 示例                 │
│  目标：掌握提示链、路由、反思、工具调用、规划与多智能体 8 种上层编排模式   │
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│  第 3 关：拆解极简微内核与确定性 Harness (2 ~ 3 天)                       │
│  对照原版 pi (pi.dev) 极简 4 原语设计，深入精读 core/ 纯 Python 白盒源码  │
│  目标：搞懂“低线束税 (Low Harness Tax)”、防死循环熔断、KV-Cache 前缀静止 │
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│  第 4 关：解构工业级全能终端智能体 (进阶实操)                            │
│  精读 docs/architecture/OMP_VS_CLAUDE_CODE_COMPARISON.md               │
│  目标：拆解 Claude Code (垂直一体化) 与 OMP (Prewalk 阶梯调度 / LSP / ACP)│
│       掌握兼顾顶级确定性与降本 80% 的“双剑合璧”5 步标准化作战 SOP         │
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│  第 5 关：观摩企业级垂直场景落地 (3 ~ 5 天)                              │
│  研究 apps/cockpit_agent (车载智能座舱) 与 apps/coding_agent (代码助理)  │
│  目标：看懂真实的 Master-SubAgent 硬件控制与防行号漂移的原位精准替换机制 │
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│  第 6 关：工业级跨语言与端云基础设施 (架构师视野)                         │
│  阅读 docs/architecture/AGENT_FRAMEWORKS_CPP_GO.md                     │
│  目标：掌握端侧嵌入式 C++ (llama.cpp 零 GC) 与云端高并发 Go (Eino) 调度底座│
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agent/
├── experiments/                   # 【书籍配套实验库】源自《深入理解 AI Agent》全书 10 章 109 个配套实验与设施
│   ├── agentbook/                 # 【Provider 基础设施】统一厂商适配层、模型解析、多模型路由与 Key 管理
│   ├── chapter1/                  # 第 1 章 · AI Agent 入门（上下文消融、多轮搜索、代码执行、离线自学习）
│   ├── chapter2/                  # 第 2 章 · 上下文工程（KV-Cache、提示注入防御、上下文压缩、注意力可视化）
│   ├── chapter3/                  # 第 3 章 · 用户记忆与知识库（Agentic-RAG、向量/稀疏检索、长期用户画像）
│   ├── chapter4/                  # 第 4 章 · 工具（MCP 协议、多工具动态发现与路由、通知调度中心）
│   ├── chapter5/                  # 第 5 章 · Coding Agent 与通用 Agent（代码生成、沙箱隔离、多厂商容灾切换）
│   ├── chapter6/                  # 第 6 章 · 交互与空间扩展（异步事件流、端到端语音交互、Computer Use）
│   ├── chapter7/                  # 第 7 章 · Agent 的评估（Tau-Bench、成本收益分析、Elo 胜率天梯）
│   ├── chapter8/                  # 第 8 章 · 模型后训练（CoT 蒸馏、SFT 数据审计、RL 奖励建模）
│   ├── chapter9/                  # 第 9 章 · Agent 的持续进化（自进化工具、轨迹校验器、故障规避）
│   ├── chapter10/                 # 第 10 章 · 多 Agent 协作（长文档分布式翻译、狼人杀协同、组织治理）
│   ├── skills/                    # 【22 个生产级 Agent 技能包】按需触发的高频开发知识包与实操 SOP
│   └── README.md                  # 实验库快速导航与总览
│
├── docs/                          # 统一文档中心与理论知识库
│   ├── books/                     # 经典理论与电子书：《深入理解 AI Agent》全本、《智能体设计模式》中英版 (EPUB/PDF)
│   ├── design_patterns/           # 8 大设计模式原理与架构文档（对应 xindoo/agentic-design-patterns）
│   ├── architecture/              # Harness 架构通用白皮书与 C++/Go 工业级框架选型指南
│   └── multimodal/                # 音视频多模态与端侧全景指南 (AUDIO_VIDEO_MULTIMODAL_HANDBOOK.md)
│
├── core/                          # 【核心底座】自主研发 Agent 运行时与 Harness 引擎
│   ├── context/                   # 上下文工程：Prompt Cache 前缀对齐、Token 预算、窗口修剪
│   ├── loop/                      # 执行循环：显式状态机、死循环检测、熔断机制、计步器
│   ├── memory/                    # 记忆管理：短期工作区 (WorkingMemory) 与长期画像检索
│   ├── planning/                  # 任务规划：DAG 依赖解析与动态重规划
│   ├── reflection/                # 反思机制：Self-Correction 与 Critic 校验器
│   └── sandbox/                   # 安全沙箱：工具执行隔离与写操作幂等键注入
│
├── tools/                         # 工具协议与注册中心
│   ├── registry.py                # 动态工具注册器（渐进式暴露 L0/L1/L2）
│   ├── builtin/                   # 内置高频工具
│   └── mcp_servers/               # Model Context Protocol (MCP) 服务生态
│
├── patterns/                      # 【模式工程实战】源自 xindoo/agentic-design-patterns 的 8 大模式多框架对照实现
│   ├── langchain/                 # LangChain 实现（提示链、路由、并行、反思、工具、规划、多智能体、记忆）
│   └── autogen/                   # AutoGen 0.4+ 实现（模式范例与 quickstart 快速上手）
│
├── apps/                          # 【垂类工程落地】垂直领域生产级 Agent
│   ├── cockpit_agent/             # 智能座舱 Agent（MasterAgent + 垂类车控/导航/健康 Sub-Agents）
│   ├── coding_agent/              # 代码智能体（基于 AST 与原位精准替换）
│   └── multimodal_edge/           # 边缘巡检与具身感知智能体
│
├── perception/                    # 【多模态与端侧底座】传感器流接入与边缘计算
│   ├── edge_platforms/            # 三大边缘节点架构：Mac Studio / Android Pixel 10 / Jetson
│   └── labs/                      # 音视频多模态实战套件（VLM、Whisper、LoRA 仿真、Pixel 10 导出）
│
├── evals/                         # 【评测与数据飞轮】连续可靠性度量与故障归因
│   ├── benchmarks/                # 测试基准集（金标用例、多步长程用例）
│   ├── metrics/                   # 核心指标（Pass^k 连续成功率、单步准确率、Token 成本）
│   └── prefix_regression/         # 故障归因：前缀回归定位首个偏离错误 (First Mistake)
│
├── tests/                         # 单元与回归测试套件 (包含 720+ 自动化测试)
├── pyproject.toml                 # 模块化依赖定义
└── README.md                      # 本文档