理解 LangChain Agent Runtime
从执行循环、状态与中间件三个层次，建立一个能用于真实工程决策的 Agent Runtime 心智模型。
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深入一层，再深入一层。
教程、系统分析与工程实践。每篇文章都试图留下一个可复用的思考框架，而不只是一个立即过期的答案。
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什么是 AI Agent：从循环而非拟人化开始
不从角色、性格或自主性出发，而从状态、动作与反馈循环给出一个工程上可用的定义。
LangChain、LangGraph 与 Deep Agents
梳理三个项目解决的问题、抽象层级，以及它们在 Agent 应用栈中的位置。
Messages 不只是聊天记录
理解消息如何成为 Agent 的可序列化状态，以及 tool calls、响应与上下文之间的关系。
把 Agent Tools 做成可靠的工程接口
从 schema、错误边界、幂等性和可观测性出发，设计模型真正用得好的工具。
上下文工程的第一原则：先管理预算
上下文窗口不是仓库。用预算、优先级与生命周期重新设计信息进入模型的路径。