進階收官
進階全景圖
從 Workflow 到 Agent，從 Prompt Engineering 到 Context Engineering，這一篇章覆蓋了核心工程實踐。讓我們把所有主題串起來，形成完整的知識地圖。
CHAPTER REVIEW
七大主題，一個完整的 Agent 知識體系
每一個主題都是在實際生產中驗證過的工程經驗。它們共同構成一套從設計到部署的完整方法論，沒有一個是孤立的知識點。
設計模式
5 種 Workflow 模式（Prompt Chaining、Routing、Parallelization、Orchestrator-Workers、Evaluator-Optimizer）+ 自主 Agent。核心原則：先簡單後複雜，從最簡方案開始逐步升級。
先 Workflow，再 Agent
上下文工程
從 Prompt Engineering 進化到 Context Engineering。上下文窗口是稀缺資源，每個 Token 都有成本。注意力預算有限，信息的篩選和組織比信息量更重要。
注意力是稀缺資源
工具設計
ACI（Agent-Computer Interface）是 Agent 和世界的契約。四原則：給思考空間、貼近訓練數據、減少格式開銷、Poka-yoke 防呆。用 Agent 本身來優化工具設計。
工具設計 = Agent 的 UI
評測
三種 Grader 模式（程式碼、LLM、人工），三個核心陷阱（噪音、作弊、退化）。沒有評測就沒有優化。但評測本身也需要被評測。
No eval, no improvement
長運行 Agent
雙角色 Harness 架構：腦手分離。Session 不等於 Context：上下文會超窗口、會過期、會漂移。結構化日誌和檢查點是保障長時間運行可靠性的關鍵。
Session 不等於 Context
安全
三類風險（濫用、失控、外部攻擊），雙層防綫（模型層 + 環境層）。結構性憑證隔離：生成的程式碼和密鑰永遠不能在同一個地方。
結構性安全 > 提示詞安全
檢索增強
Contextual Retrieval 解決了傳統 RAG 的核心問題：Chunk 脱離上下文後信息丟失。給每個 Chunk 加上下文前綴，檢索失敗率降低 67%。
Chunk 要自帶上下文
CORE PRINCIPLES
三條核心原則
1
Do the simplest thing
that works
that works
從最簡單的方案開始。大多數問題不需要 Agent，甚至不需要 Workflow。先用一個好的 Prompt 試試，不夠再加複雜度。每一層複雜度都是成本。
2
上下文是稀缺資源
每個 Token 都有成本
每個 Token 都有成本
上下文窗口是有限的注意力預算，把它當無限垃圾桶只會適得其反。塞入無關信息不僅浪費錢，還會讓模型的注意力分散，降低輸出質素。少即是多。
3
結構性安全
大於提示詞安全
大於提示詞安全
不要依賴「在 Prompt 裏告訴模型別做壞事」。通過架構設計（沙箱、憑證隔離、權限分層）讓危險操作在結構上不可能發生。