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学习路线
实战 · 从 Demo 到产品
Agent Loop
防呆设计

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实战 · 从 Demo 到产品

动手实战

以真实 AI Agent 桌面应用为例，拆解生图产品化、Agent 循环控制、上下文压缩、长期记忆、Prompt Harness、多 Agent 协作、权限安全与 MCP 生态，走完从「调通 API」到「用户能用」的完整实战路径。

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开篇

Alice 开发实录

AI 生图

文生图 vs 垫图
用 AI 给 AI 写 Prompt
角色一致性
模型会挂，然后呢
生图产品化清单

Agent Loop

教科书 vs 真实 N 步
Agent 为什么会卡死
防呆设计正在学习
流式体验
一条消息的真实成本

上下文管理

越长越贵越笨
压缩的艺术
用户的话能删吗
本地 vs LLM 压缩

长期记忆

上下文 ≠ 记忆
什么值得记
记忆冲突
记忆注入的成本

Prompt Harness

System Prompt 分层
按需加载
Skill 模块化
提示词与缓存

多 Agent

何时需要多 Agent
并发的代价
脑暴模式
定时任务成本

权限与安全

AI 的自由度
弹窗与安全平衡
可观测性

MCP 实战

MCP 双向协议
懒连接
AI 自加工具

实战收官

实战全景图
聊天套壳 vs Agent 产品

你现在能做什么

接上第一个真工具

他们会这样考你

他们会这样考你 · 30 问

动手实战 / Agent Loop

防呆设计：怎么让循环自己停下来

实战

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