《AI Agent 高级编程》目录
《AI Agent 高级编程》全书导航页：说明本卷定位与前置知识、五到六周学习节奏与三条阅读路径，交代「用框架重写 ResearchCopilot」的主线、与卷一、卷二的关系及「与既有 AI 专题的分工」，并按五个部分列出 11 章 33 节的完整章节索引，另含常见问题速查表。
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AI Agent
共 159 篇文章。
《AI Agent 高级编程》11.3 全景回顾：从零到框架的完整路径与展望
三卷本收官：把卷一的 minagent（从零手写）、卷二的 ResearchCopilot（工程化服务）与卷三的框架重写与生产化串成一条线，用一张「能力 × 卷 × 视角」总表看清各自的位置与取舍，回顾卷三 11 章各自解决了什么，并给出从零到框架的完整路径与下一步展望。
《AI Agent 高级编程》11.2 真实 API 冒烟：假模型 vs 真模型量化差距
全卷都在用假模型跑确定性对照，但「假模型全绿」到底能不能代表上线质量？本节给出一套可运行的对照 harness：同评测集、同评分器，先真跑出假模型列的数字，再把真模型列留空、显式标注「需用户授权后运行 --real 才填」，并逐条列出假模型量不出的五件事及其度量方法。
《AI Agent 高级编程》11.1 平台化：Agent 注册、版本与配额
把单实例 ResearchCopilot 推进成多 Agent 平台：用一份可运行的注册表实现 Agent 的注册、发现与 semver 版本路由，再用配额账本在调用前完成扣减与拒绝。附真跑输出，并给出「平台替你做了什么、你又让渡了什么」的对照表。
《AI Agent 高级编程》 · 全书目录与章节索引（34 篇）
《AI Agent 高级编程》全 34 篇，三卷本的收官卷：把卷二的研究助理服务 ResearchCopilot 改用主流框架重写一遍，再补齐生产化短板。从框架分层与统一抽象，经 PydanticAI、Claude Agent SDK、OpenAI Agents SDK 与 smolagents 的重写与对照，讲到三家框架的源码剖析、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（含 TS 落点）、Agent 强化学习，最后做统一可观测、成本延迟治理、安全纵深与平台化收官。示例以 Python 3.14 与 Node 26 在本机实跑，默认走假模型，本页给出全书分章目录。
《AI Agent 工程实战》目录
《AI Agent 工程实战》全书导航页：说明本卷定位、读者画像与前置知识、六到八周学习节奏与三条阅读路径，交代贯穿项目 ResearchCopilot 与「与既有 AI 专题的分工」，并按六个部分列出 18 章 54 节的完整章节索引，另含常见问题速查表与通往卷三的路线。
《AI Agent 工程实战》18.3 上线、观察与迭代 + 真实 API 端到端冒烟（可选）
收官节分三块收束全卷：上线检查单、上线后的观察节奏（第 1 小时/第 1 天/第 1 周各看什么、何时回滚）、把线上失败与成本异常回流成评测样本与优化项的迭代闭环。再给出可选的真实 API 端到端冒烟流程与代码，明确标注需自备密钥、本机未执行，并用假模型跑同一脚本做离线等价验证，最后给全卷回顾与通往卷三的路线。
《AI Agent 工程实战》18.2 故障演练：模型超时/DB 宕机/队列积压
设计三个受控故障演练：模型超时（假模型注入延迟，验证超时止损与降级链）、DB 不可达（连不存在的端口，验证 readiness 摘流量与明确报错）、队列积压（往队列塞远超消费能力的任务，验证背压与告警）。每个都写清注入方式、预期表现、观测点、恢复动作与复盘问题，并逐个在本机真跑贴出日志、耗时与队列深度，最后给出复盘模板表。
《AI Agent 工程实战》18.1 容量与架构评审清单
收官章先把全卷散落的工程决策收成一份可执行清单：接口与契约、数据与一致性、并发与资源、可观测与告警、安全与合规五组，每条给出可判定的通过标准。再给一套容量估算方法，用一个真跑的脚本代入具体参数，算出每日 token、模型成本、DB 增速、Redis 内存与 worker 数。
《AI Agent 工程实战》 · 全书目录与章节索引（55 篇）
《AI Agent 工程实战》全 55 篇，把卷一手写的 Agent 引擎 minagent 装成一个能给别人用的研究助理服务 ResearchCopilot：从需求与架构、配置密钥、REST 与 SSE 接口、认证与租户隔离，经 Postgres 状态持久化、缓存限流、异步队列与并发控制，讲到 MCP 工具接入、记忆服务、评测质量门、可观测与 SLO、成本治理、安全护栏、容器部署与发布。示例以 Python 3.14 与 Node 26 在本机实跑，本页给出全书分章目录。
《AI Agent 开发入门》附录 D.常见错误与 FAQ
汇总本次完整项目复现中的启动、API、循环、预算、引用、取消、恢复和写操作边界，提供可执行排查路径。
《AI Agent 开发入门》附录 C.环境与离线复现速查
区分标准库离线项目、可选 SDK/HTTP 环境和付费冒烟，明确版本、运行入口、SSE 与 TypeScript 验证边界。
《AI Agent 开发入门》附录 B.FakeModel 脚本与测试夹具速查
整理 FakeModel、合成夹具与真实录制的区别，提供标准库回归、练习验收点及已运行的参考检查。
《AI Agent 开发入门》附录 A.minagent API 与模块速查
核对全卷项目公开 API、模块归属、停止条件、会话、预算与计费边界，提供已复现项目与运行入口。
《AI Agent 开发入门》目录
《AI Agent 开发入门》全书导航页：说明本卷定位、读者画像与前置知识、八到九周学习节奏与三条阅读路径，交代贯穿项目 minagent 与「与既有 AI 专题的分工」，并按六个部分列出 18 章 54 节的完整章节索引，另含序、前言、附录 A–D 与常见问题速查表，方便读者按需定位、跳读与随时查阅。
《AI Agent 开发入门》序
《AI Agent 开发入门》的序。从大模型「会聊天」到「会做事」的转折谈起，说明 Agent 工程在可靠性、可观测、成本与安全四个方向的真实难点，解释为什么本书选择「从零手写 + 假模型确定性复现」这条路线，并交代本书与站内既有 AI 专题的分工与不同起点的读者该从哪里进入。
《AI Agent 开发入门》前言
《AI Agent 开发入门》前言：说明本书的目标读者与前置知识、六部分 18 章的结构分工、每一节的组织方式，交代 Python 3.14 主线与 TypeScript 对照线的版本口径、venv 与假模型零凭据的运行方式，预告入门/实战/高级三卷结构，并说明本书与站内既有 AI 专题的分工。
《AI Agent 开发入门》18.3 回顾与路线
本节收束卷一：把 minagent 从 20 行循环长成完整模块的 18 章推进逐条盘清，讲明「从零手写」得到了什么、还差什么，预告卷二（服务化、持久化、并发、可观测、评测回归、部署）与卷三（框架重写、durable execution、computer use、A2A、Agent RL），并给出一份「学完卷一你应该能回答」的自测清单。
《AI Agent 开发入门》18.2 真实 API 冒烟（可选）
smoke_live.py 默认只提示离线入口；显式 --live 后才创建 SDK 请求。模型从参数或环境获取，不把演示 id 当成真实可用型号。可选 --record 保存原始模型响应，并写实际 UTC 时间和 origin=live；文件限制权限，仍可能含敏感数据，发布前需要脱敏。demo_recorded.py 只用 origin=synthetic 人工夹具。
《AI Agent 开发入门》18.1 端到端
五轮脚本走 search→read→search→read→final，串联保护循环、固定资料、词面引用候选、span、示例账单和评分。它是模块接线验证，不是真实模型检索质量评测。observed_run 复用 run 并检查停止；合成 usage 合计 input=1640、output=128，示例每百万 3/15 USD 得 0.00684 USD。数字是脚本账单，不是实测 API 成本。