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Ch04 Agent 核心架构

什么是 Agent?从 ReAct 到 Agentic Engineering 的范式跃迁

本章收录 406 篇实体,按深度递增排列。


本章导航

Level 含义 篇数
⭐ 入门 零基础可读 17
⭐⭐ 工程师 需编程基础 35
⭐⭐⭐ 专家 需ML基础 170
⭐⭐⭐⭐ 科学家 需研究背景 128
⭐⭐⭐⭐⭐ 大师 前沿/哲学 56

导读

这是全书最厚的一章——因为 Agent 是 2024-2026 年 AI 领域最核心的范式转移。

Karpathy 把它称为"从 Vibe Coding 到 Agentic Engineering":不是让 AI 写代码,而是让 AI 自主完成整个工程任务。这个转变的深度远超大多数人的想象。

本章从"什么是 Agent"这个基本问题开始,经过 ReAct、Plan-and-Execute、Reflection 等经典架构,一路走到 Claude Code 的 Dynamic Workflows、OpenClaw 的多 Agent 团队、以及 AgentRun 的 A2A 协议。你会看到 17 种 Agent 架构的完整演化史,理解为什么"Harness 决定上限,模型决定下限"。

这是理解整本书后续内容的核心——Harness、记忆、技能、多 Agent、编码 Agent,全部建立在本章的概念基础之上。



本章内容

⭐ 入门(17 篇)

⭐⭐ 工程师(35 篇)

⭐⭐⭐ 专家(170 篇)

⭐⭐⭐⭐ 科学家(128 篇)

⭐⭐⭐⭐⭐ 大师(56 篇)


本章收束

这一章回答了全书的第一个根本问题:Agent 不是"会调用工具的聊天机器人",而是一个系统——模型只是它的推理引擎,真正决定成败的是规划、记忆、工具、校验这些模型之外的骨架。记住那个公式:Agent = Model + Harness;模型决定能力的上限,Harness 决定生产的下限。后面六章讲的都是这个 Harness。