标签： AI 智能体架构

本章目标：掌握一个 LLM 应用（不是 Agent，只是应用）的基本组成与核心机制——模型、提示词、上下文、工具、内存、状态、运行时；并理解 Chat Completion、Streaming、Structured Output、Tool Calling、错误处理、重试、超时、模型路由和成本管理这些基础工程问题。这些是所有 LLM 应用——包括 Agent——的共同底座。

本章目标：建立对 AI Agent 的准确认知，厘清 Chatbot、Copilot、Agent、Autonomous Agent、Coding Agent 之间的边界，理解 LLM 为什么能成为 Agent 的”大脑”，并给出 Agent 的本质定义——Agent = LLM + Harness