理解多 Agent 解决什么问题、代价是什么。
AI Agent原理篇11：多 Agent 协作：编排、子 Agent 与交接
AI Agent原理篇10：规划、反思与任务分解
了解规划手段以及什么时候不需要规划。
AI Agent原理篇09：RAG：检索增强生成原理
让模型基于你自己的资料回答。
AI Agent原理篇08：记忆机制：短期记忆、长期记忆与检索
区分上下文和记忆。
AI Agent原理篇07：上下文工程：给模型看什么、什么时候看
理解 Agent 效果很大程度取决于上下文管理。
AI Agent原理篇06：结构化输出与解析容错
让模型稳定输出程序能处理的数据。
AI Agent原理篇05：Tool Use / Function Calling 原理
理解模型只负责提出调用请求，执行在你的代码里。
AI Agent原理篇04：Agent Loop：感知-思考-行动循环与 ReAct
掌握 Agent 最核心的运行机制。
AI Agent原理篇03：消息结构与角色：System、User、Assistant、Tool
看懂一次 API 调用的消息格式。
AI Agent原理篇02：大模型基础：Token、上下文窗口与采样
理解成本、延迟、随机性从哪来。