《AI Agent 高级编程》全 34 篇，是三卷本《AI Agent 开发》的收官卷，也是一套以框架重写与生产化加固为主线的高级书：卷一从零手写的引擎
minagent、卷二装成服务的研究助理ResearchCopilot，在本卷被 PydanticAI、Claude Agent SDK、OpenAI Agents SDK 与 smolagents 依次重写，并在每一处追问同一个问题——这套框架替我做了什么，我又让渡了什么。全卷按「先看清全景、再逐家重写、然后读源码与补持久化、最后生产化加固」推进：框架四层定位与统一抽象、选型方法、四家框架的重写与同题对照、框架源码调用链、持久化执行与确定性重放、计算机使用与浏览器 Agent、A2A 跨 Agent 协议与 TS 跨语言协作、Agent 强化学习，以及统一可观测、成本延迟治理、安全纵深、平台化与全景复盘。所有示例基于 Python 3.14（本机实测 3.14.6）与 Node 26（本机实测 26.5.0）实跑，默认走假模型路径，零凭据、零成本；框架全部装在/tmp/agentbook/venv3，版本号逐节标注为实测值。
本页是《AI Agent 高级编程》的全书目录：按章节顺序列出全部 34 篇，点击标题直达正文。也可以从各节末尾的「阅读导航」按顺序通读，或先看目录篇 里的三条阅读路径与五周计划。
全书概览
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 书稿 | 《AI Agent 高级编程》 |
| 篇数 | 34 篇（目录篇 + 正文 11 章 33 节） |
| 领域 | Agent 框架重写、源码剖析与生产化加固 |
| 贯穿项目 | ResearchCopilot —— 卷二的研究助理服务，本卷用框架重写并生产化 |
| 阅读方式 | 从目录篇 进入按顺序通读，或按症状跳读 |
| 实测版本 | Python 3.14.6、Node 26.5.0、pydantic-ai 2.55.0、langgraph 1.2.14、openai-agents 0.23.1、smolagents 1.26.0、claude-agent-sdk 0.2.165 |
| 依赖 | 本卷真装真用框架：pydantic-ai / langgraph / claude-agent-sdk / openai-agents / smolagents / fastmcp 等 |
| 前置 | 建议先读卷一《AI Agent 开发入门》与卷二《AI Agent 工程实战》 |
| 上级专题 | 书稿专题 |
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| 节 | 文章 | 核心内容 |
|---|---|---|
| — | 目录与学习路径 | 全书导航页：本卷怎么读、三条阅读路径与五周计划、五部分依赖关系与 33 节逐节索引、常见问题速查表 |
第一部分：框架全景与统一抽象（第 1 章）
| 节 | 文章 | 核心内容 |
|---|---|---|
| 1.1 | 1.1 框架分层：引擎/编排/SDK/协议四层定位图 | 真 import 各框架佐证分层，把 minagent 与 ResearchCopilot 钉到图上 |
| 1.2 | 1.2 统一抽象：一个 Protocol 适配多家并写适配层 | 定义 AgentBackend，让假后端与 PydanticAI 后端挂同一接口互换 |
| 1.3 | 1.3 选型方法：按可观测/持久化/生态/锁定度打分 | 四维权重、评分锚点与一个可运行的打分脚本，含敏感度分析 |
第二部分：三大框架重写（第 2–4 章）
| 节 | 文章 | 核心内容 |
|---|---|---|
| 2.1 | 2.1 核心模型：Agent/RunContext/依赖注入重写问答路径 | 用 Agent + RunContext 注入假检索器，重写问答路径 |
| 2.2 | 2.2 结构化输出与工具：输出模型 + 校验重试 | output_type 结构化输出，校验失败触发重试的真实调用链 |
| 2.3 | 2.3 与 minagent 对照：代码量与可测性对比 | 同任务的框架版 vs 自研版，行数与可测性的诚实对比 |
| 3.1 | 3.1 核心概念：subagent/hooks/权限/session 搭研究任务 | 核对 AgentDefinition / HookMatcher 等 API，搭多子代理骨架 |
| 3.2 | 3.2 工具与权限：allow/deny 与审批回调 | allowed_tools / permission_mode 与人工审批回调 |
| 3.3 | 3.3 与自研运行时对照：内置省了什么、锁定了什么 | 内置省掉调度与持久化，代价是绑定 CLI 与模型 |
| 4.1 | 4.1 OpenAI Agents SDK：handoff/guardrails/tracing 实现委派 | handoff 委派、护栏与 trace，只核对 API、不发起真实调用 |
| 4.2 | 4.2 smolagents：CodeAgent「代码即行动」重写子任务 | 用自定义假模型驱动 CodeAgent，真跑「代码即行动」 |
| 4.3 | 4.3 三框架同题对照：同评测集比分数与成本 | 同一道题在三个框架上的步数、工具调用与代码量对照 |
第三部分：源码剖析与持久化执行（第 5–6 章）
| 节 | 文章 | 核心内容 |
|---|---|---|
| 5.1 | 5.1 读 LangGraph：图执行器与检查点机制 | 超步如何推进、检查点存在哪，贴真实源码路径与行号 |
| 5.2 | 5.2 读 PydanticAI：run 循环与重试调用链 | 结构化输出校验失败后如何重试，追到真实调用链 |
| 5.3 | 5.3 读 Claude Agent SDK：subagent 与 hook 调度（含 TS SDK 对照） | 循环跑在 CLI 进程，子代理与钩子靠跨进程 RPC |
| 6.1 | 6.1 为什么需要持久化执行：崩溃/重启/长任务改造 | 真跑「第 3 步崩溃后从检查点恢复」而不是从头重跑 |
| 6.2 | 6.2 确定性重放与副作用：模型调用变可重放步骤 | record/replay 让模型调用可重放，副作用隔离成幂等步骤 |
| 6.3 | 6.3 与自研检查点对照：轮子与现成品边界 | 真跑 LangGraph 检查点与 interrupt，对照自研日志引擎 |
第四部分：前沿能力（第 7–9 章）
| 节 | 文章 | 核心内容 |
|---|---|---|
| 7.1 | 7.1 Computer Use 基础：截图/坐标动作/循环最小实现 | 合成屏幕 + 脚本化假模型，真跑「截图→动作→再截图」 |
| 7.2 | 7.2 浏览器 Agent：Playwright 工具化完成网页取数 | Node 版 Playwright 对本地页面真跑，ARIA 快照替代截图 |
| 7.3 | 7.3 安全与成本：不可逆动作沙箱与人工确认 | 风险三级分级 + dry-run / 审批 / 配额三道防线 |
| 8.1 | 8.1 A2A 协议：Agent Card/Task/消息，起两个本地 Agent 通信 | 本地起服务端与客户端，真跑一次 Agent Card 与任务往返 |
| 8.2 | 8.2 与 MCP 分工：工具协议 vs 协作协议 | 真跑 FastMCP 与 A2A 组合链路，讲清两者边界 |
| 8.3 | 8.3 跨语言 Agent：TS 实现 A2A 端与 Python 协作 | 本卷 TS 落点：TS 与 Python 双向真跑，零 npm 依赖 |
| 9.1 | 9.1 问题设定：轨迹、奖励与信用分配 | 轨迹形式化、奖励设计与折扣归因，配可运行示例 |
| 9.2 | 9.2 从 SFT 到 RL：工具使用与多步推理训练流程 | 偏好奖励 vs 可验证奖励，四条路径与 Agent RL 的坑 |
| 9.3 | 9.3 何时该训、何时调提示：成本收益决策清单 | 五种干预按成本收益排序，含一个可运行的决策打分脚本 |
第五部分：生产化加固与收官（第 10–11 章）
| 节 | 文章 | 核心内容 |
|---|---|---|
| 10.1 | 10.1 统一可观测：三框架 trace 归一 OTel | 真埋点 + 本地 exporter，把三框架 span 归一成统一树 |
| 10.2 | 10.2 成本与延迟治理：路由/缓存/并发 + 评测兜底 | 真跑语义缓存与预算降级，降级必须过评测兜底 |
| 10.3 | 10.3 安全纵深：注入/越权/供应链审计 | 输入侧注入剥离、工具侧越权拦截、依赖审计 |
| 11.1 | 11.1 平台化：Agent 注册、版本与配额 | 真跑注册表 + 版本路由 + 配额扣减的最小平台 |
| 11.2 | 11.2 真实 API 冒烟：假模型 vs 真模型量化差距 | 对照 harness 真跑假模型列，真模型列需授权后运行 |
| 11.3 | 11.3 全景回顾：从零到框架的完整路径与展望 | 「能力 × 卷 × 视角」总表，串起三卷的完整路径 |
怎么用这份索引
- 顺序通读：从第 1 章 1.1 开始，每一节末尾都有上一节 / 下一节的导航。若不确定从哪开始，先看目录篇的三条阅读路径 。
- 按症状跳读：不知道某个框架属于哪一层看 1.1、换框架就要改一堆代码看 1.2、几个框架都看了还是选不出来看 1.3、框架报错但不知道循环里哪步出错看 5.1–5.3、长任务跑到一半进程崩了看 6.1、想复现一次线上跑挂的轨迹看 6.2、想让 Agent 操作界面或网页看 7.1 与 7.2、怕 Agent 点「删除」「支付」看 7.3、想让两个 Agent 互相协作看 8.1、分不清 A2A 与 MCP 看 8.2、账单又涨了看 10.2、检索回来的文档里藏着指令看 10.3、公司里一堆 Agent 想统一管看 11.1。目录篇另有一张按现象索引的速查表。
- 只补框架短板：已经会从零写 Agent 的读者，重点读第 1、2、4、5、10 章；第 3、7、8 章按需选读。
- 想动手：11 章全程只有
ResearchCopilot一个项目，每一节都在它的真实代码上推进。框架全部装在/tmp/agentbook/venv3（Python 3.14.6），跑之前先激活该环境即可；本卷默认走假模型，零凭据、零成本，只有 11.2 节的真模型列需要你授权后才运行。
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— 卷一，从零手写引擎
minagent；本卷复用其核心契约 - 《AI Agent 工程实战》目录
— 卷二，把引擎装成服务
ResearchCopilot；本卷把同一服务用框架重写 - LLM / AI 开发专题 — Agent 架构与框架选型的概念入口；本卷把它落成源码级调用链
- MCP 专题 — Model Context Protocol 的协议、Server 与传输细节；本卷只在第 8.2 节讲它与 A2A 的分工
- AI-ML 专题 — 通用微调、量化与推理部署；本卷第 9 章只写 Agent 强化学习这一子集
- LLMOps 专题 — 模型侧的上线与运维；本卷第 10 章讲应用侧的统一可观测与成本治理
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