主题 on Weiuou的博客https://blog.weiuou.top/topics/Recent content in 主题 on Weiuou的博客Weiuou的博客https://blog.weiuou.top/avatar.pnghttps://blog.weiuou.top/avatar.pngHugozh-cnWeiuouSun, 05 Jul 2026 18:00:00 +0800AI Agent 开发https://blog.weiuou.top/topics/ai-agent-development/Sun, 05 Jul 2026 18:00:00 +0800https://blog.weiuou.top/topics/ai-agent-development/AI Agent 开发学习路线：从 Agent Loop 到 Harness、Tracing、Eval、Function Calling 和安全边界。AI Agent 开发不是把 LLM 接上几个工具就结束了，而是围绕模型建立一套可执行、可观察、可恢复、可评测的工程系统。

一句话定义

AI Agent 是一个能根据目标选择动作、调用工具、读取反馈并继续决策的系统；Agent 开发的重点，是把这个循环约束在可靠的工程边界里。

推荐阅读顺序

  1. Agent开发笔记（1）我第一次手写 Agent Loop 遇到的问题
  2. Agent开发笔记（2）从 Agent Loop 到 Mini Agent Harness
  3. Agent Tracing：理解 Agent 执行过程的可观测性
  4. Agent开发笔记（3）从Agent Eval看为什么llm和harness是共同优化的整体
  5. Agent开发笔记（4）Code Agent 的 Sandbox 和 Tool Permission
  6. Agent开发中的常见问题
  7. Function Calling

核心概念表

概念 作用 相关问题
Agent Loop 让模型在生成、工具调用、观察之间循环 什么时候停止，工具错误怎么返回
Tool / Function Calling 把模型意图转换为受控的外部能力 schema、参数校验、tool choice
Agent Harness 包装 loop 的工程运行时 trace、replay、错误恢复、安全边界
Tracing 记录一次 Agent run 的执行过程 哪一步失败，为什么失败
Eval Harness 用固定任务集评估改动效果 改 prompt、tool schema 后有没有变好
Guardrail 在高风险动作前后做约束 权限、注入、敏感信息、输出处理

学习路径

先理解最小 Agent Loop，再给它补上工具结果格式、trace、错误恢复和上下文管理。等系统可以稳定复盘后，再引入 eval，用固定任务判断改动是否真的提升了行为。

对于真实应用，安全边界要尽早进入设计。模型可以提出动作意图，但系统必须决定它是否真的有权执行。

延伸阅读

]]>MCP 学习路线https://blog.weiuou.top/topics/mcp-learning-path/Sun, 05 Jul 2026 18:00:00 +0800https://blog.weiuou.top/topics/mcp-learning-path/MCP 学习路线：从 MCP 是什么、MCP 架构到 Server 的 Tools、Resources 和 Prompts。MCP 的价值在于把 AI 应用和外部系统之间的连接方式标准化。理解 MCP 时，不要只看“它能调用工具”，还要看 Host、Client、Server 如何分工。

一句话定义

MCP 是一种让 AI 应用连接外部工具、数据源和提示模板的开放协议，可以把它理解为 AI 应用访问外部上下文的标准接口。

推荐阅读顺序

  1. 什么是 MCP
  2. MCP 架构
  3. MCP Server
  4. AI Agent 开发

核心概念表

概念 作用 常见例子
MCP Host 使用 MCP 能力的 AI 应用 Codex、Claude Desktop
MCP Client Host 内部负责连接某个 Server 的组件 每个 Server 通常对应一个 Client
MCP Server 向 AI 应用暴露能力的程序 文件系统、GitHub、数据库、浏览器
Tools 主动执行动作的接口 搜索、写入、调用 API
Resources 只读上下文或数据源 文件、文档、数据库记录
Prompts 可复用的任务模板 代码审查模板、调研模板

学习路径

先弄清楚 MCP 解决的是“连接标准化”问题，再理解 C-S 架构里的 Host、Client、Server。之后再看 Server 暴露的三类能力：Tools、Resources、Prompts。

如果你已经在做 Agent 应用，可以把 MCP 放到工具生态和上下文管理里理解：它不是替代 Agent Harness，而是给 Harness 提供更标准的能力入口。

延伸阅读

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