增加每章节 README 文件
This commit is contained in:
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# 多智能体系统进阶
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> 所属：阶段五 · 进阶技术
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> 目标：掌握多智能体系统的四种模式（流水线 / 分层管控 / 辩论校验 / 黑板），能选型。
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## 📌 学习目的
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掌握多智能体系统的四种模式（流水线 / 分层管控 / 辩论校验 / 黑板），能选型。
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## ✅ 学习要求（前置条件）
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已完成阶段三「02_langgraph_core」。
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## 📚 主要学习内容
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- 流水线模式：每步一个 Agent，按顺序接力
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- 分层管控：Supervisor 主管分发任务
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- 辩论校验：两个 Agent 互相审核
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- 黑板模式：共享状态空间，多 Agent 协同写入
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## 📖 对应 docs
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- 目录：[`docs/05-阶段五-进阶技术/`](../../docs/05-阶段五-进阶技术/)（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 Supervisor 主管 + 三个 Worker 的分层架构
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- [ ] 实现一个「写 → 审 → 改」的辩论校验流水线
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- [ ] 对比四种模式的代码复杂度与适用场景
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## 🏁 完成后达成标准
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- [ ] 能区分四种多智能体模式的优劣
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- [ ] 能用 LangGraph 实现 Supervisor 模式
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- [ ] 能判断什么场景适合多智能体、什么场景单 Agent 就够
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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/005_phase5_advanced/01_multi_agent_systems
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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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# 规划能力增强
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> 所属：阶段五 · 进阶技术
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> 目标：掌握子目标分解、任务图、Plan-and-Execute 进阶，让 Agent 能处理长周期任务。
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## 📌 学习目的
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掌握子目标分解、任务图、Plan-and-Execute 进阶，让 Agent 能处理长周期任务。
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## ✅ 学习要求（前置条件）
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已完成阶段二「03_agent_paradigms」+ 阶段三「02_langgraph_core」。
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## 📚 主要学习内容
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- 子目标分解：把复杂任务拆成可独立完成的子任务
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- 任务图：子任务之间的依赖关系建模
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- Plan-and-Execute 进阶：先生成完整计划 + 每步验证 + 失败重规划
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- 任务进度持久化：Checkpointer 与任务进度回溯
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## 📖 对应 docs
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- 目录：[`docs/05-阶段五-进阶技术/`](../../docs/05-阶段五-进阶技术/)（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「订机票 + 订酒店 + 排行程」的多步规划 Agent
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- [ ] 为任务图加失败重规划（某步失败时让模型重新拆解）
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- [ ] 用 Checkpointer 持久化任务进度，支持中断后续跑
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## 🏁 完成后达成标准
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- [ ] 能实现子目标分解 + 任务图建模
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- [ ] 能让 Agent 在长周期任务中失败重规划
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- [ ] 能用 Checkpointer 持久化任务进度
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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/005_phase5_advanced/02_planning_capability
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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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# 记忆系统优化
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> 所属：阶段五 · 进阶技术
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> 目标：掌握短期 / 工作 / 长期三层记忆的存储组合与读写策略。
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## 📌 学习目的
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掌握短期 / 工作 / 长期三层记忆的存储组合与读写策略。
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## ✅ 学习要求（前置条件）
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已完成阶段四「02_vector_db_and_memory」。
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## 📚 主要学习内容
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- 短期记忆：当前会话上下文（Redis + TTL）
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- 工作记忆：当前任务的中间态（Checkpointer）
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- 长期记忆：跨会话持久化（向量库 + PG）
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- 记忆读写策略：摘要压缩 / 重要度评分 / 自动归档
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## 📖 对应 docs
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- 目录：[`docs/05-阶段五-进阶技术/`](../../docs/05-阶段五-进阶技术/)（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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- [ ] 实现一个三层记忆读写结合的 Agent
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- [ ] state_dict + Redis + 向量库的协同处理。
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- [ ] 用重要度评分自动规划长期记忆的保留与剔除
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## 🏁 完成后达成标准
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- [ ] 能区分三层记忆的职责与存储后端
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- [ ] 能让 Agent 跨会话记住用户特征
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- [ ] 能避免记忆爆炸（会期过期 / 重要度评分）
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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/005_phase5_advanced/03_memory_system
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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 评估与评测
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> 所属：阶段五 · 进阶技术
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> 目标：掌握五大核心指标、LLM-as-judge、Ragas、LangSmith/Langfuse，构建回归测试闭环。
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## 📌 学习目的
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掌握五大核心指标、LLM-as-judge、Ragas、LangSmith/Langfuse，构建回归测试闭环。
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## ✅ 学习要求（前置条件）
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已完成阶段三任意 Agent 综合实战。
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## 📚 主要学习内容
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- 五大指标：任务成功率 / 工具调用准确率 / 步骤数 / 幻觉率 / 平均耗时
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- 自建评测集：输入 + 期望要点（工具名 / 关键词 / 来源）
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- LLM-as-judge 三原则：裁判强 / 标准固定 / 抽人复核
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- Ragas：faithfulness / answer_relevancy / context_precision / context_recall
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- Bad-case 闭环：归类 → 修法 → 重跑 → 指标回升
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## 📖 对应 docs
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- 目录：[`docs/05-阶段五-进阶技术/`](../../docs/05-阶段五-进阶技术/)（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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- [ ] 造一个 5 条用例的评测集并跑出五大指标
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- [ ] 用 Ragas 评估一个 RAG Agent 的检索质量
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- [ ] 接入 LangSmith 或 Langfuse 查看 trace 全链路
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## 🏁 完成后达成标准
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- [ ] 能造评测集并跑出五大指标
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- [ ] 能用 Ragas 拆解「检索 vs 生成」的锅
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- [ ] 能用 Bad-case 闭环驱动迭代
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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/005_phase5_advanced/04_agent_evaluation
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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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# 安全与对齐
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> 所属：阶段五 · 进阶技术
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> 目标：掌握 Agent 的注入防护、工具权限、输出审计、Human-in-the-loop 高危节点审批。
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## 📌 学习目的
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掌握 Agent 的注入防护、工具权限、输出审计、Human-in-the-loop 高危节点审批。
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## ✅ 学习要求（前置条件）
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已完成阶段四「01_tool_calling_ecosystem」。
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## 📚 主要学习内容
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- 提示词注入：间接诱导 / 越权指令 / 身份混淆
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- 工具权限：白名单 + 角色 + 代码层拦截
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- 输出审计：危险动作必须可追溯、可回滚
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- Human-in-the-loop：高危节点 interrupt 审批
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## 📖 对应 docs
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- 目录：[`docs/05-阶段五-进阶技术/`](../../docs/05-阶段五-进阶技术/)（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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- [ ] 为一个 Agent 写一个注入测试集（10 个 bad prompt）
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- [ ] 为「转账」类工具加 Human-in-the-loop 审批
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- [ ] 实现一个工具调用审计日志模块
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## 🏁 完成后达成标准
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- [ ] 能识别主流的提示词注入攻击并防护
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- [ ] 能设计高危工具的审批闸门
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- [ ] 能写出可追溯的工具调用审计日志
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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/005_phase5_advanced/05_safety_and_alignment
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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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@@ -0,0 +1,55 @@
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# 阶段五综合实战 · 多智能体工作流 Agent
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> 所属：阶段五 · 进阶技术
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> 目标：综合阶段五所有能力，搭建一个多智能体工作流 Agent，覆盖分工协作 / 断点恢复 / 记忆 / 评估 / 注入检测。
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## 📌 学习目的
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综合阶段五所有能力，搭建一个多智能体工作流 Agent，覆盖分工协作 / 断点恢复 / 记忆 / 评估 / 注入检测。
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## ✅ 学习要求（前置条件）
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已完成阶段五前 5 个小点。
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## 📚 主要学习内容
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- Supervisor 主管 + 多 Worker 分工
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- Checkpointer 持久化 + 断点恢复
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- 三层记忆协同（Redis + Qdrant + PG）
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- Ragas 评估 + Bad-case 闭环
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- 注入检测 + Human-in-the-loop 审批
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## 📖 对应 docs
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- 目录：[`docs/05-阶段五-进阶技术/`](../../docs/05-阶段五-进阶技术/)（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「调研 → 写作 → 评审 → 发布」的四 Agent 流水线
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- [ ] 为流水线加入注入检测与人手审批闸门
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- [ ] 为流水线接 Ragas 评估 + LangSmith 追踪
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## 🏁 完成后达成标准
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- [ ] 能搭建多智能体工作流并验证分工
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- [ ] 能接入评估与安全防护
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- [ ] 能说清多智能体 vs 单 Agent 的取舍
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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/005_phase5_advanced/99_capstone_multi_agent_workflow
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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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Reference in New Issue
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