Agent System Architecture from Scratch

这是一套面向 AI 产品经理、AI 应用设计者和工程师的 Agent 系统架构教程。它不从某个框架开始，也不重复拆解 Agent Harness 内部实现，而是研究 Agent 组件应该如何组织成一个完整系统。

项目解决什么问题

Agent Internals
    = Loop / Tools / Session / Sandbox / Permissions
    -> 由 learn-dsh 深入讲解

Agent System Architecture
    = Workflow / Planning / Context Flow / Memory Topology
      / Multi-Agent / Communication / Orchestration / Protocols
    -> 由本项目讲解

本项目重点回答：

什么时候使用 Workflow、Single Agent 或 Multi-Agent？
Planner、Supervisor、Handoff 和 Evaluator 分别解决什么问题？
Context 和 Memory 应该如何在 Agent 之间流动或隔离？
多个 Agent 如何通信、分工、调度和停止？
Graph、State Machine、Event-driven 与协议如何组织复杂系统？
如何评价、观察并提高 Agent System 的可靠性？

复杂度递增的学习路径

LLM
  -> Augmented LLM
  -> Workflow
  -> Single Agent
  -> Planning / Context / Memory
  -> Multiple Agents
  -> Orchestrated Agent System
  -> Distributed Agent System

主线包含 18 个模块：

Agent Architecture Overview
Workflow Patterns
Single-Agent Reasoning
Planning & Search
Context Architecture
Memory Architecture
Multi-Agent Fundamentals
Multi-Agent Patterns
Hierarchical Systems
Agent Communication
Agent Protocols
Orchestration Architecture
Coordination & Scheduling
Human & Governance
Reliability
Evaluation & Observability
Architecture Comparison
Build a Real Agent System

理论、实践与产品视角

每个模块都同时包含架构理论、架构图、最小实现、失败案例、使用与避免条件、Trade-offs 和框架映射。

每篇核心文章还会设置独立的“产品视角”，说明：

该架构解决什么用户或业务问题；
用户能看到哪些计划、进度、结果和错误；
Agent 的自主性、数据和权限边界；
失败后如何降级、恢复或转人工；
如何用产品指标判断增加的复杂度是否值得。

产品视角是架构文章的横向栏目，不取代 Agent System Architecture 主线。

当前内容

从 AI 功能到 Agent 产品：Overview 的产品向补充。
Chat、Workflow 与 Agent：交互界面与执行架构的补充。
基础 Agent 循环：可选技术热身，后续迁移至附录。

正式主线的第一篇将是 Agent System Architecture Map。

内容维护规则

中文是主内容源，英文保持完整镜像。主教程按稳定的架构概念组织；框架、协议版本和高级 pattern 分别放在独立扩展区。