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现在市面上的 Agent 教程太多了，要么太浅要么太碎。 之前一直关注的博主三元同学最近出了 吃透 AI Agent 开发 ，这门课从「底层实现级」角度拆解真实产品的工程决策，帮你建立完整的 Agent 知识体系，覆盖六大方向。 这门课学习下来让我对 Agent 有了全面的认知，下面是我的学习笔记 往期学习笔记 吃透 AI Agent 开发： 系统认知 Agent 六大支柱 Agent循环原理 大模型底层机制与Agent开发 做 Agent 开发，有些大模型本身的底层机制，你不得不了解 做 Agent 开发的人经常会遇到一类"灵异事件"——明明 prompt 写得没问题，模型却反复犯同一个错；明明上下文没超，模型却"忘了"前面的信息；调了半年参数，效果还不如别人随手写的。这些问题的根，往往不在 prompt engineering 上，而在你对模型 底层运作机制 的理解上。 当你开始认真做 Agent 开发时，会很快发现一件让人不安的事：模型吐出的内容，有时候看起来完全正确，但执行后却出了问题——调用了一个根本不存在的工具、忘记了早期的任务目标、或者在长对话中行为悄然漂移。这些问题不是 prompt 写得不够好能解释的，它们源于大模型本身的底层机制——Token 化、自回归生成、KV Cache、Attention 计算——这些东西在悄悄支配着 Agent 的每一次决策。 如果你不了解它们，很多 Agent 的设计决策会变成"玄学调优"；理解了它们，你才能真正掌握 Agent 开发的主动权。 本文将从七个核心主题出发，系统性地解析这些底层机制，以及它们在 Agent 工程实践中的具体体现。…

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