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能力矩阵与学习路线

1. 能力矩阵

读完这本书,你应该能在下面每一行打勾。打不了勾的,去对应章节补,不要靠「大概知道」。

能力具体表现章节验收方式
判断 agent 边界对给定系统说出闭环/工具/状态/预算四项判据1出口检查 Q1
设计循环画出五阶段、四层状态、三层终止1、5画出并解释每一步由谁执行
写工具契约八字段 + schema + 前置条件 + 幂等键1、2为两个工具写契约并通过校验
接协议手写 JSON-RPC/MCP 调用,解释两版差异2跑通 ch02 实验
做沙箱进程组、超时、收尸、文件根、egress 拒绝3、13红队用例全过
收权限capability/seccomp/landlock 的次序与陷阱4解释 /proc/self/status 的字段
管上下文预算分配、压缩、裁剪、缓存5预算分配器实验
做 RAG混合检索、重排、引用、遗忘6引用能切回原文
选规划ReAct / Plan-Execute / 树搜索的适用条件7三种策略对比实验
设计多 agent拓扑、通信、冲突、预算传播8supervisor 实验
做评估数据集、CI、配对检验、成本-延迟-质量9统计实验
做观测span 模型、属性、日志、指标、回放10trace + replay 实验
防注入能力隔离、出口守卫、红队11攻击用例拦截率
做治理审计、最小权限、审批、策略即代码12策略引擎实验
交付项目可运行、可测试、可回放、可审计13、14项目验收清单

这张表说明什么:它不是知识点清单,而是可演示的行为。每一项都对应一个你能跑的命令或能画出的图;说不出来,就是没学会。

2. 三条学习路线

路线 A · 平台工程(约 35–45 小时)

适合要搭 agent 平台、工具网关、沙箱执行环境的工程师。

阶段读做产出
11、3、4ch01、ch03 实验一个能限额、能收尸的 runner
22、9、10ch02、ch09 实验工具网关 + trace + 评估脚本
311、12ch11、ch12 实验出口守卫 + 审批流
413、14项目一、二可演示的平台

路线 B · 应用开发(约 25–35 小时)

适合做垂直 agent(客服、研究、编码助手)的开发者。

阶段读做产出
11、2、5ch01、ch02、ch05 实验可控的循环与工具层
26、7ch06、ch07 实验记忆 + 规划
39、10ch09 实验评估集 + trace
411ch11 实验注入红队用例

路线 C · 安全与合规(约 20–30 小时)

适合安全评审、风控、合规工程师。

阶段读做产出
11–4ch03、ch04 实验沙箱与权限检查表
211、12ch11 实验威胁模型 + 审计事件表
39、10ch09、ch10 实验可复现的评估与回放
413项目一红队攻击用例与修复报告

3. 每章怎么读

每章的结构是固定的,可以按同一节奏读:

  1. 章首 chapter-index:先看「本章回答」与「读完你会」,判断是否需要读。
  2. 导语与机制图:建立全局图景,不要急着看代码。
  3. 定义与定理:这是骨架;跳过定义会让后面的代码失去约束。
  4. 失败案例:先看事故,再看修复;事故比成功更有信息量。
  5. 实验:一定自己跑一遍;输出与书里不一致时,先查环境与版本。
  6. 章末陷阱表:复习时只看这张表;每一条都能回到正文。
  7. 出口检查:做不出来的题,回到对应小节,不要往下翻。

4. 时间预算

章阅读实验备注
11.5 h1 h建立骨架
22 h2 h两个 MCP 版本
32 h2 h沙箱 runner
42 h1 h(Linux)本机只跑检查器
51.5 h1.5 h预算分配器
62 h2 h混合检索
71.5 h1.5 h策略对比
81.5 h1 h预算传播
92 h2 h统计实验
102 h2 htrace + replay
111.5 h1.5 h红队
121.5 h1.5 h策略引擎
133 h6–8 h项目一
143 h6–8 h项目二

总计约 60–80 小时(含项目)。如果只读不跑,时间减半,但能力也减半。

5. 先修与补课

你缺什么先读补到什么程度
进程/信号/文件描述符《Linux 系统与内核》2.7–2.10能解释 fork/exec/wait、进程组、SIGKILL
文件系统与挂载同书 2.5–2.6、3.9–3.10能解释 chroot/pivot_root/mount namespace
权限与 capability同书 2.9、3.9能解释 UID/GID 与 capability 的区别
上下文与注意力《深度学习导论》第 2 讲能解释 token、窗口、位置编码的工程含义
统计基础任意概率论教材的区间估计能解释置信区间与配对检验

补课的原则是「够用就停」:你不需要会写内核模块,只需要知道沙箱的边界在哪;不需要会训练模型,只需要知道 token 与上下文成本怎么算。