Agent Harness 工程师知识地图

32 个知识点按 4 层组织,核心 16 个 P0 章节做了五步深度展开(Why → 核心要点 → 代码/案例 → 工程权衡 → 自检 → 练习)。

内容基于 Anthropic / Cursor / Claude Code 2025-09 至 2026-05 的官方工程实践归纳。

核心章 · 七日精读 →

第一次系统学。16 个 P0 按依赖关系排成 7 天路径。

按场景查 →

遇到具体工程问题(成本/失败/context/选型),按场景找推荐章节。

可视化知识地图 →

SVG 总览。32 个知识点按层级 + 优先级颜色编码。

Agent Harness 工程师知识地图

L1 · 模型与 API 基础

#01 LLM 推理机制 P1 #02 KV Cache 原理 P0 #03 Prompt Caching P0 #04 LLM API 实操 P1 #05 Structured Output P1

L2 · Agent 核心机制

#06 Agent Loop P0 #07 Tool Use 协议 P0 #08 Tool 设计原则 P1 #09 Reasoning 模式 P2 #10 Streaming 处理 P1

L3 · Harness 工程

#11 Harness 概念边界 P0 #12 Lifecycle Hooks P1 #13 Permission System P1 #14 Sandbox 与执行 P1 #15 Skills 系统 P1 #16 Agent SDK P0 #17 Long-Running Agent P0 #18 Three-Agent Harness P0 #19 可观测性 P1 #28 失败模式分类 P0 #29 Prompt Injection 防御 P0 #30 成本/模型路由 P1

L4 · Context、扩展与评估

#20 Context Engineering 3 支柱 P0 #21 Compaction vs Reset P0 #22 Sub-Agent 委派 P1 #23 Multi-Agent 编排 P1 #24 Memory 4 类 P0 #25 MCP 协议 P0 #26 Eval Harness P1 #27 模型协同演进 P0 #31 Determinism & Replay P1 #32 Harness→Model 反馈闭环 P0