Agent 系统与编排

从单 Agent 工具循环到多 Agent 协作，重点放在状态、权限、恢复和可验证动作。

阅读起点

学习前先阅读：AI Agent 基础学习路线。

全书顺序

本书按知识依赖组织。主线先建立可运行的共同模型，再进入机制、工程边界和生产约束；维护与前沿内容明确标注，不改变主线的学习顺序。

第1章｜Agent 循环与工具

能解释规划、调用、观察和完成条件。

1. 任务状态与循环：定义状态、步骤、停止和失败。
2. 工具契约与权限：限制参数、作用域和副作用。
3. 记忆与上下文：区分工作记忆、持久记忆和检索。
4. 人工审批与恢复：处理暂停、重试、幂等和恢复。

第2章｜自主与多 Agent 编排

在可解释性和吞吐之间组织协作。

1. 自主规划边界：判断何时规划、何时固定工作流。
2. 角色、路由与消息：设计多 Agent 的协作协议。
3. 共享状态与冲突：处理并发、合并、超时和回滚。

第3章｜Agent 框架比较

比较 OpenAI Agents SDK、LangChain、LangGraph、Semantic Kernel 的抽象层。

1. 图与状态机：理解显式节点、边和恢复。
2. 工具、记忆与回调：比较框架扩展点和观测方式。
3. 框架逃生门：保留原生 API、测试和迁移策略。

阅读边界

本页是学习路线和专题入口，不替代专题笔记中的机制解释、可运行示例和练习。笔记尚未完成的专题会先显示为占位页；已有经验的读者可以跳到具体章节，再按前置关系回补。

路线状态

本路线的目录已完成本轮架构审查；专题笔记的内容质量和来源审查另行进行。