Initialize agent knowledge base

docs/00-knowledge-map.md

@@ -0,0 +1,77 @@
+# Knowledge Map
+
+Agent 知识可以按“问题层级”整理，而不是按资料来源堆放。
+
+## Core Questions
+
+| Area | Question | Output |
+| --- | --- | --- |
+| 原理 | Agent 是什么，为什么需要它 | 定义、能力边界、心智模型 |
+| 架构 | 一个 Agent 系统由哪些模块组成 | 架构图、模块职责、数据流 |
+| 实践 | 如何把 Agent 做成可用产品 | 工程清单、接口契约、运行策略 |
+| 项目 | 我们做过什么，学到了什么 | 项目档案、复盘、可复用组件 |
+| 实验 | 哪些假设被验证或推翻 | 实验记录、指标、结论 |
+| 评估 | 怎么判断 Agent 是否可靠 | 测试集、指标、观测和回归 |
+| 资料 | 外部知识如何沉淀为判断 | 论文笔记、文章摘要、代码阅读 |
+
+## Taxonomy
+
+### 1. Foundations
+
+- LLM basics: 模型能力、上下文窗口、采样、指令遵循
+- Reasoning: 分解、规划、反思、验证
+- Tool use: 工具描述、参数约束、错误处理、权限边界
+- Memory: 短期上下文、长期记忆、检索、遗忘策略
+- Environment: 文件系统、浏览器、终端、API、业务系统
+- Evaluation: 正确性、鲁棒性、成本、延迟、可解释性
+
+### 2. Agent Patterns
+
+- Single-loop agent
+- Planner-executor
+- ReAct style tool agent
+- Workflow plus agent hybrid
+- Retrieval-augmented agent
+- Code agent
+- Browser agent
+- Multi-agent collaboration
+- Human-in-the-loop agent
+
+### 3. Product and Engineering
+
+- Task design and scoping
+- Prompt and instruction design
+- Tool and API contracts
+- State management
+- Safety and permissions
+- Observability and traces
+- Regression tests and release gates
+- Cost and latency control
+
+### 4. Evidence
+
+每个稳定结论最好至少关联一种证据：
+
+- `project`: 来自真实项目
+- `experiment`: 来自可复现实验
+- `reference`: 来自论文、文档或优秀开源实现
+- `incident`: 来自失败案例或线上问题
+
+## Maturity Model
+
+| Level | Name | Meaning |
+| --- | --- | --- |
+| 0 | idea | 只是直觉或问题 |
+| 1 | note | 有初步解释和例子 |
+| 2 | tried | 在小实验或项目中试过 |
+| 3 | repeatable | 有复现步骤和稳定结论 |
+| 4 | operational | 能进入工程实践和团队规范 |
+
+## Placement Rules
+
+- 长期稳定的知识放进 `docs/`。
+- 具体项目放进 `projects/`。
+- 假设验证放进 `experiments/`。
+- 外部资料先放进 `references/`，再提炼进 `docs/`。
+- 不确定内容保留 `status` 和 `open_questions`，不要伪装成结论。
+