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