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第 1 章 · Agent 基础知识

Agent = LLM + 上下文 + 工具;Harness 工程才是竞争力

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逐项正文验收、真实 API 状态与证据路径见 EXPERIMENT_LEDGER.md。其中实验 1-1 的五臂正式运行已完成, 但“去掉 reasoning 必然退化”没有在该次运行中复现;实验 1-3 已按作者批准的多提供商 政策验收:官方 OpenAI 路径保留但仍受配额阻塞,阿里云百炼 qwen3.7-plus 的 Responses API(hosted web_search + code_interpreter)实测通过全部验收门。

配套项目

编号 项目 类型 一句话说明
1-1 context 系统性消融实验展示 Agent 上下文各组件的重要性;支持 SiliconFlow Qwen、字节 Doubao、月之暗面 Kimi 等多提供商
1-2 web-search-agent Kimi K3 模型即 Agent,具备基础深度搜索能力,能进行多轮搜索和信息整合
1-3 search-codegen 模型自主多轮搜索 + 服务端代码执行的 Deep Research 闭环,先澄清意图再执行;官方 GPT-5.6 路径保留,阿里云百炼 qwen3.7-plus(hosted web_search + code_interpreter)实测通过东盟首都距离与比特币技术分析全部验收门
7-1, 7-2 learning-from-experience 10,000 局 Q-learning + 100 局评估与官方 Kimi K3 第一局双臂实测已验收;证据记录 Kimi 17 步成功、零 fallback 及历史点估计差异

项目类型说明

图标 类型 含义
可独立运行 本仓库自带完整代码,配置好 API Key 即可运行
📖 复现指南 依赖需自行 git clone外部仓库(训练框架、评测基准等)
🚧 设计文档 仅包含架构与实现方案,可运行代码仍在完善中