前言：看见回答背后的系统

一个 Agent 可以替你查资料、整理方案、修改代码，甚至连续工作很久。但当它说“完成了”，我们仍想知道：它依据了什么？在哪里采取了行动？遇到错误时怎样调整？哪些结果可以核对，哪些只是看起来合理？

这些问题不只属于程序员。使用 Agent 的人需要判断何时信任它；设计产品的人需要决定把哪些选择交给它；研究者和工程师则要追问：一个看似连贯的回答，究竟由哪些状态、工具和约束共同产生。只有看见回答背后的系统，我们才有机会让它更有用，也更可控。

本书沿着 Agent 完成任务的过程展开：目标如何进入运行循环，模型怎样选择下一步，工具在什么环境中执行，结果如何回到上下文；当对话变长或任务中断，记忆、压缩和持久状态又各自承担什么。我们也讨论权限、协作、恢复与评估：这些不是最后才添上的“高级功能”，而是决定一次行动能否安全开始、能否解释结果的边界。预览稿已有相应专题，但它们仍是可核对的局部解释，不是对所有系统的可靠性保证。

我们用图把关系讲清，再借开源项目的固定版本观察不同取舍。Pi、Codex 等系统在书中是案例，不是标准答案。读者无需先熟悉它们，也不必从头阅读所有代码：可以先看图与文字建立直觉，再沿着标出的源码路径核对实现。每张图都有文字说明；每个项目剖面尽量指出来源、适用范围，以及仍需验证的地方。

这也意味着一本诚实的书必须承认自己的边界。读到某段源码，不等于证明系统在所有环境中都会如此运行；一次测试成功，也不等于真实任务已经完成。我们会把可观察事实、合理推断和未知分开写，让图解成为进一步提问的入口，而不是替代证据的漂亮结论。

如果你希望更明白地使用 Agent、更审慎地设计 Agent，或亲手改进一个 Agent，这本书都可以从你关心的问题开始读。愿它提供的不仅是知识清单，更是一种看清复杂系统、检验它并持续改进它的方法。

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在线预览稿：书稿仍在校稿，系统篇以文内固定源码版本为准；静态阅读不等于运行验收。