增加每章节 README 文件
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# Agent 基础认知
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> 所属：阶段二 · AI Agent 核心理论与基础范式
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> 目标：建立 Agent 的基础认知：什么是 Agent、与 Chatbot 的本质区别、能干什么不能干什么。
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## 📌 学习目的
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建立 Agent 的基础认知：什么是 Agent、与 Chatbot 的本质区别、能干什么不能干什么。
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## ✅ 学习要求（前置条件）
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无。
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## 📚 主要学习内容
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- Agent 的「感知 → 规划 → 调用工具 → 反馈迭代」闭环
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- Agent vs Chatbot：被动应答 vs 主动完成任务
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- Agent 的能力边界：能调什么工具、能跑多长
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- Bad-case：效果差的输入样本的归类
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## 📖 对应 docs
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- 目录：[`docs/02-阶段二-AI-Agent核心理论与基础范式/`](../../docs/02-阶段二-AI-Agent核心理论与基础范式/)（按目录名里的 `第 X 篇` 对应）
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- 在 docs 目录里找到对应的小点 markdown 文件阅读详细理论。
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## 🛠️ 建议练习
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- [ ] 用一段话向完全不懂的人解释「Agent 是什么」
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- [ ] 列出 5 个 Agent 能落地的真实场景，并标注每场景的核心工具
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## 🏁 完成后达成标准
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- [ ] 能一句话定义 Agent 并与 Chatbot 区分
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- [ ] 能给出 Agent 的能力边界判断标准
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## 🚀 运行提示
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```bash
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# 激活根目录的虚拟环境
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cd /Users/jack/source/Demo/py/demo_python_agent
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source .venv/bin/activate # 或直接用 uv run ...
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# 进入本章目录
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cd code/002_phase2_agent_theory/01_agent_basics
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# 跑你的练习文件
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uv run python your_exercise.py
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```
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# Agent 四大核心组件
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> 所属：阶段二 · AI Agent 核心理论与基础范式
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> 目标：拆解 Agent 的四大核心组件：规划、记忆、工具、行动。
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## 📌 学习目的
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拆解 Agent 的四大核心组件：规划、记忆、工具、行动。
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## ✅ 学习要求（前置条件）
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已完成「01_agent_basics」。
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## 📚 主要学习内容
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- 规划（Planning）：目标拆解 / 子任务依赖图
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- 记忆（Memory）：短期 / 工作 / 长期 三层
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- 工具（Tools）：函数调用的「声明 / 调用 / 结果回传」三段
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- 行动（Action）：执行单元 + 异常处理 + 超时
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## 📖 对应 docs
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- 目录：[`docs/02-阶段二-AI-Agent核心理论与基础范式/`](../../docs/02-阶段二-AI-Agent核心理论与基础范式/)（按目录名里的 `第 X 篇` 对应）
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- 在 docs 目录里找到对应的小点 markdown 文件阅读详细理论。
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## 🛠️ 建议练习
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- [ ] 把「帮我订明天去上海的机票」拆成规划 + 工具调用序列
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- [ ] 为一个 Agent 画一张四大组件的协作图
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## 🏁 完成后达成标准
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- [ ] 能拆出任意 Agent 的四大组件对应到代码模块
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- [ ] 能解释「记忆」为什么必须分层
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## 🚀 运行提示
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```bash
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# 激活根目录的虚拟环境
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cd /Users/jack/source/Demo/py/demo_python_agent
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source .venv/bin/activate # 或直接用 uv run ...
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# 进入本章目录
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cd code/002_phase2_agent_theory/02_agent_core_components
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# 跑你的练习文件
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uv run python your_exercise.py
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```
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# 经典 Agent 工作范式
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> 所属：阶段二 · AI Agent 核心理论与基础范式
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> 目标：掌握 ReAct / Plan-and-Execute / Reflexion 三大基础范式的实现思路。
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## 📌 学习目的
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掌握 ReAct / Plan-and-Execute / Reflexion 三大基础范式的实现思路。
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## ✅ 学习要求（前置条件）
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已完成「02_agent_core_components」。
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## 📚 主要学习内容
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- ReAct：思考 → 行动 → 观察 循环
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- Plan-and-Execute：先生成完整计划再逐步执行
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- Reflexion：失败后反思错误再重试
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- ToT / GoT / MAS：思维树 / 思维图 / 多智能体（了解即可）
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## 📖 对应 docs
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- 目录：[`docs/02-阶段二-AI-Agent核心理论与基础范式/`](../../docs/02-阶段二-AI-Agent核心理论与基础范式/)（按目录名里的 `第 X 篇` 对应）
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- 在 docs 目录里找到对应的小点 markdown 文件阅读详细理论。
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## 🛠️ 建议练习
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- [ ] 用伪代码写一个 ReAct 主循环（带最大轮次限制）
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- [ ] 用 Plan-and-Execute 写「查天气 → 算温差 → 建议穿衣」流程
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- [ ] 在 ReAct 基础上加一层反思：「失败时让模型先总结原因」
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## 🏁 完成后达成标准
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- [ ] 能用伪代码写出三大范式的主循环
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- [ ] 能区分何时用 ReAct、何时用 Plan-and-Execute
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## 🚀 运行提示
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```bash
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# 激活根目录的虚拟环境
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cd /Users/jack/source/Demo/py/demo_python_agent
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source .venv/bin/activate # 或直接用 uv run ...
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# 进入本章目录
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cd code/002_phase2_agent_theory/03_agent_paradigms
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# 跑你的练习文件
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uv run python your_exercise.py
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```
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# Agent 框架选型决策
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> 所属：阶段二 · AI Agent 核心理论与基础范式
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> 目标：理解手写 vs 框架的权衡，掌握选型矩阵，能根据场景决定要不要引入 LangGraph 等框架。
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## 📌 学习目的
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理解手写 vs 框架的权衡，掌握选型矩阵，能根据场景决定要不要引入 LangGraph 等框架。
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## ✅ 学习要求（前置条件）
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已完成「03_agent_paradigms」。
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## 📚 主要学习内容
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- 手写 Agent 的好处：可控 / 轻量 / 学习价值高
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- 框架的好处：状态管理 / 持久化 / 可视化 / 生态
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- 选型矩阵：场景 × 团队规模 × 维护周期
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- 何时不要上框架：极简单任务 / 一次性脚本
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## 📖 对应 docs
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- 目录：[`docs/02-阶段二-AI-Agent核心理论与基础范式/`](../../docs/02-阶段二-AI-Agent核心理论与基础范式/)（按目录名里的 `第 X 篇` 对应）
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- 在 docs 目录里找到对应的小点 markdown 文件阅读详细理论。
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## 🛠️ 建议练习
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- [ ] 为三个真实场景分别给出「手写 / LangGraph / 其他」的选型建议
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- [ ] 画一张「场景复杂度 × 维护周期」的选型决策图
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## 🏁 完成后达成标准
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- [ ] 能根据场景复杂度判断是否需要引入框架
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- [ ] 能说清 LangGraph 比手写的具体收益
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## 🚀 运行提示
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```bash
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# 激活根目录的虚拟环境
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cd /Users/jack/source/Demo/py/demo_python_agent
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source .venv/bin/activate # 或直接用 uv run ...
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# 进入本章目录
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cd code/002_phase2_agent_theory/04_agent_framework_selection
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# 跑你的练习文件
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uv run python your_exercise.py
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```
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# 阶段二综合实战 · 手写完整 Agent
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> 所属：阶段二 · AI Agent 核心理论与基础范式
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> 目标：不依赖任何 Agent 框架，从零实现一个支持 ReAct / Plan-and-Execute / Reflexion 的完整 Agent。
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## 📌 学习目的
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不依赖任何 Agent 框架，从零实现一个支持 ReAct / Plan-and-Execute / Reflexion 的完整 Agent。
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## ✅ 学习要求（前置条件）
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已完成阶段二前 4 个小点。
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## 📚 主要学习内容
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- MockLLM：用脚本模型替代真实 API，方便离线调试
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- ReAct 主循环 + 工具调用 + tool_call_id 配对
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- Plan-and-Execute：先生成 todo list 再逐步执行
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- Reflexion：失败后让模型反思错误再重试
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- 最大轮次 + Token 限流防失控
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## 📖 对应 docs
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- 目录：[`docs/02-阶段二-AI-Agent核心理论与基础范式/`](../../docs/02-阶段二-AI-Agent核心理论与基础范式/)（按目录名里的 `第 X 篇` 对应）
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- 在 docs 目录里找到对应的小点 markdown 文件阅读详细理论。
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## 🛠️ 建议练习
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- [ ] 实现一个支持两个工具（如搜索 + 计算）的 ReAct Agent
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- [ ] 为同一个 Agent 增加 Plan-and-Execute 模式开关
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- [ ] 实现 Reflexion：失败时让模型先总结原因，再重试一次
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## 🏁 完成后达成标准
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- [ ] 能在不依赖框架的前提下跑通 ReAct / Plan-and-Execute / Reflexion
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- [ ] 能解释每一段代码对应框架/Agent 的哪一层
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- [ ] 能识别手写 Agent 的能力边界与失控点
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## 🚀 运行提示
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```bash
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# 激活根目录的虚拟环境
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cd /Users/jack/source/Demo/py/demo_python_agent
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source .venv/bin/activate # 或直接用 uv run ...
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# 进入本章目录
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cd code/002_phase2_agent_theory/99_capstone_handcrafted_agent
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# 跑你的练习文件
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uv run python your_exercise.py
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```
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