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213 篇笔记
理解执行控制、工具、状态与验证怎样把模型提出的行动变成有边界的任务。
通过步数限制、工具校验、结果验证、取消机制及持久化状态，确保 Agent 循环可控且可恢复。
选择 AI 助手应保留和检索的信息，分清笔记、搜索结果与操作依据。
让 AI 帮你找盲区、解释一步和提供练习，但回忆、推导与解题仍由自己完成。
从 Codex 的运行状态、上下文压缩、接入接口与两层安全控制，理解生产级 Agent Harness 的工程职责。
如何为 Agent 组装精简且时效性强的工作集，同时将来源溯源和持久状态保留在模型窗口之外。
规范、厂商说法、基准测试、个人观察和推荐不是一回事，写笔记时要说明每种材料到底能证明什么。
让 Agent 在中断后知道做到了哪里，并避免重试造成重复副作用。
从协议视角拆解 MCP 的架构、生命周期、核心原语、传输机制、信任边界及替代方案。
以已记录版本为例，理解 Pi 的最小核心、定制资源、会话与扩展边界。
如何封装可复用的 Agent 流程，验证触发逻辑与执行结果，并管控可移植性及代码执行风险。
从设计概念、通用语言、TDD、深度模块到灰盒委托，经典软件工程原则如何解决 AI 编程中的失效模式。
定义工具的输入、权限、副作用及失败证据，确保模型与运维人员都能清晰理解。
明确预测时点、实体边界与训练专用 Pipeline，从根源上阻断目标、时间、实体及预处理层面的数据泄漏。
从部署分布、切分、指标、阈值和不确定性出发，避免把单一 test score 当作普遍能力。
把一次模型请求拆成可测量阶段，解释并发、缓存、批处理与用户等待时间之间的关系。
理解低比特如何近似权重，区分权重、激活和 KV 缓存量化，并估算真实部署成本。
区分预测准确、概率可信和动作值得执行，用独立数据设置校准与弃权规则。
分开测量证据召回、排序、忠实性和答案质量，用反事实实验找到 RAG 的实际瓶颈。
区分模型交付物、评估条件和实际任务收益，形成能够复查的选型判断。
从下一个 token 的概率分布走到完整回答，理解温度、top-k、top-p、搜索、停止条件与结构化输出。
用可见上下文、训练目标与输出头区分模型家族，理解 BERT 分类器、生成模型和序列转换模型的职责。
沿着一个 token 的路由过程解释 MoE，区分总参数、激活参数、显存与速度，并分析负载均衡和通信。
通过图文检索与视觉问答区分多模态目标，解释图像 patch、跨模态连接、信息损失和评估方法。
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