Agent 架构设计（Harness / 记忆 / 调度）

课程目标

具备架构可讲能力，而不只是堆工具：

1. 讲清 Model + Harness 的系统边界与职责。
2. 设计上下文分层、压缩、回读策略。
3. 规划子 Agent：隔离、并行、约束（深度/并发/超时）。
4. 完整反压与安全网：循环检测、审批、降级。

架构六维度（背诵）

1. 上下文：窗口、摘要、结构化记忆
2. 工具：schema、权限、超时、结果截断
3. 编排：图/状态机、分支、人在回路
4. 约束：预算、步数、递归深度
5. 反馈：评测、日志、用户纠正
6. 持久化：checkpoint、任务恢复

14 天学习路径（3h+ / 天可压缩为 10 天加强版）

Day1~2：Harness 框架观

• 任务：读 agent-architecture 相关论文/博客 + LangGraph 文档；画一页模块图。
• 验收：指认输入/输出边界与外部系统。

Day3~4：记忆分层

• 任务：定义 Layer1 事件、Layer2 工作集、Layer3 长期记忆；写迁移规则。
• 验收：压缩后如何回答「为什么当时这么决策」。

Day5~6：Compaction

• 任务：设计触发条件（token 阈值、回合数、用户显式总结）。
• 验收：坏例：压缩丢关键约束怎么办（保留结构化 slot）。

Day7~8：子 Agent

• 任务：主 Agent 派发子任务表格：输入契约、输出契约、超时、重试。
• 验收：解释与「单图多工具」相比的收益与成本。

Day9：Tool vs Skill

• 任务：Tool 执行；Skill 是过程知识（prompt/程序/检查清单）。
• 验收：各举 2 个例子。

Day10：Prompt 缓存友好

• 任务：稳定 system 前缀 + 动态 user 后缀；减少无意义抖动。
• 验收：与供应商缓存文档对照。

Day11：反压与安全

• 任务：max_turns、max_tool_calls、重复工具检测、循环图检测。
• 验收：agent-failure-playbook.md 至少 8 条场景。

Day12：人在回路

• 任务：支付、删数据、对外发信等高风险节点的审批 UI 或指令门。
• 验收：无 UI 时如何用 CLI/IM 模拟。

Day13：生命周期

• 任务：foreground job vs background job；取消与补偿。
• 验收：用户取消时，工具侧如何优雅停止。

Day14：面试演练

• 任务：白板 + 8 分钟讲述；同伴或录音自问。

面试高频追问

1. 为何子 Agent 而不是单图？
2. 如何避免无限循环？
3. 压缩后追溯性？
4. Tool 描述差会怎样？
5. 如何观测一次多步推理？

可交付产物（建议路径）

• docs/agent-architecture-overview.md
• docs/agent-failure-playbook.md
• docs/agent-interview-script.md

常见陷阱

• 上下文无限增长，成本和延迟失控。
• 工具返回超大 JSON 未截断，撑爆窗口。
• 无 checkpoint，长任务一断全丢。

最新资料（2026-05 校验）

• LangGraph 概览
• LangGraph Graph API
• LangGraph 发布说明
• LangChain Python 参考