Agent Runtime

沿六篇长文理解文字编码、Transformer、训练与生成、上下文缓存、多模态，以及模型应用的能力、成本与可靠性。

从生成原理、示例与任务设计，到结构化输出、注入边界、效果评测与开源项目源码导读。

从文档解析、向量与索引，到混合检索、证据回答、评测、Agentic RAG 与开源源码，完整理解知识库问答。

从上下文组装与预算到状态、记忆、压缩、隔离，结合生产模块设计和 Python 实战理解信息如何进入模型。

从 Function Calling 原理到工具契约、执行恢复、MCP 协议与生产设计，通过 Python 案例理解模型怎样使用外部能力。

从任务闭环到工作环境、权限、验证与恢复，再通过 Python 实战和 Pi、Deep Agents、DeepSeek Harness、AgentScope Java 源码理解 Harness。

从任务身份与状态出发，讲透持久恢复、幂等、审批、调度、多 Agent 与 A2A，并解读 LangGraph、Temporal、AgentScope Java 和 DBOS。

从一组离线样本开始，学习 RAG、工具、Judge、在线评测和多模态质量治理。