造一个 agent。

agent 这个词被用得太散了。这一阶段先划清它和聊天机器人、和固定工作流的界线，把 Pi 装上手动一遍，再补齐 token、上下文窗口、tool calling 这三样绕不过去的底子。

1. 1agent 到底是什么：一个 while 循环去掉包装，agent 就是「让模型自己决定下一步调什么工具，直到它说完事了」。这个定义决定了后面所有设计取舍。25m
2. 2把 Pi 装上：四种运行形态各跑一遍Pi 有交互式 TUI、print/JSON、RPC、SDK 四种形态。四个都跑过一遍，你才知道自己以后要用哪个口子。动手35m
3. 3一次模型调用里发生了什么：token、采样、成本不懂 token 就调不好 agent —— 上下文爆掉、账单失控、复读机般的输出，根子都在这一节。30m
4. 4tool calling 协议：模型怎么「动手」工具调用不是魔法，是一段结构化的 JSON 往返。看懂这段往返，你就能自己造工具，也能读懂 agent 卡在哪。30m

这一阶段自己写一个能跑的最小 agent，然后拿 Pi 的实现逐项对照：它的 loop 多了什么、上下文怎么管、会话为什么是树。写过一遍再读源码，收获完全不同。

1. 1八十行写出你自己的 agent loop不借任何框架，用一个 while 和两个工具跑起来。这八十行是后面所有内容的地基。动手45m
2. 2Pi 的 loop：事件流、中断与 steering真实 harness 的循环比教学版复杂的地方，几乎都在「人要能插话」这件事上。推演35m
3. 3工具设计：粒度、错误与幂等agent 的能力上限由工具决定。工具设计糟糕时，换更强的模型也救不回来。35m
4. 4系统提示词、AGENTS.md 与 SYSTEM.md同一个模型、同一套工具，换一份系统提示词就是另一个 agent。Pi 把这层完全交给你改。30m
5. 5上下文预算与 compaction上下文是最贵、最先撞墙的资源。这一节把账算清楚：谁在吃、第几轮撞墙、压缩要压什么。推演40m
6. 6会话状态：为什么 Pi 把历史存成一棵树线性日志只能后悔，树可以回到任意一步重新走。这个选择直接改变了使用方式。30m
7. 7流式输出与 TUI：agent 的体感同样的模型，等三十秒黑屏和边跑边出字，用起来是两个东西。25m

Pi 的核心刻意做得很小 —— sub-agent、plan mode、权限门、沙箱全都是扩展。这一阶段把这套扩展体系吃透，你就能把任何 harness 掰成自己的形状。

1. 1extension 能碰到什么工具、命令、快捷键、事件、TUI —— 扩展点的边界，就是你能改造的边界。30m
2. 2写第一个扩展：给 agent 加一件新武器从一个真实需求出发（查内部系统、跑项目脚本），把它变成 agent 手里的工具。动手45m
3. 3skill：按需装载的能力包把「指令 + 工具」打成一包，用得上才进上下文 —— 渐进披露的关键是别把缓存打碎。30m
4. 4权限门与路径保护：让它别删库Pi 不内置权限弹窗 —— 这不是缺陷，是让你自己定义什么叫危险。动手40m
5. 5sub-agent 编排：为什么核心不内置子 agent 是省上下文的利器，也是把问题藏起来的利器。自己造一遍才知道该不该用。35m
6. 6打包成 Pi package 并分发扩展写完只在你机器上有用；打成包就能给团队用，也能被别人的 agent 装上。动手30m
7. 7闯关：agent 卡在工具死循环里同一个工具连调二十次，token 一路涨，任务毫无进展。在模拟终端里找出根因。闯关30m

能跑通和敢上线之间差的就是这一阶段：把 agent 嵌进自己的应用，关进沙箱，给它写测试，把 token 账单和失败率变成看得见的曲线。

1. 1用 SDK 把 agent 嵌进自己的应用不是所有 agent 都长成终端。SDK 模式让 Pi 变成你应用里的一个库。动手45m
2. 2RPC 模式：非 Node 宿主怎么接宿主是 Go、Python、Rust 也照样能用 —— 一条 stdin/stdout 上的 JSON 协议而已。30m
3. 3沙箱与隔离：把手脚绑在安全范围里与其猜哪条命令危险，不如让危险命令根本没地方落地。35m
4. 4MCP 还是 CLI 工具：Pi 的取舍Pi 明确不内置 MCP，理由值得认真读一遍 —— 然后你自己决定要不要加回来。30m
5. 5给 agent 写测试：评测与回归改一句提示词就可能让成功率掉一半，而你不会立刻知道 —— 除非有评测。动手45m
6. 6可观测：trace、用量与失败分类线上 agent 出问题时，你需要的不是日志，而是能回放的一整条链路。30m
7. 7成本与延迟：把账压下来同一个任务，做对缓存和模型分层能便宜一个数量级。推演35m

最后一段进具体场景：编码 agent 怎么闭环、运维 agent 的危险边界在哪、长期记忆该存什么。收尾那节把前面所有零件拼成你自己的 harness —— 从 Pi 毕业。

1. 1编码 agent：改代码要闭环会写代码不难，难的是改完自己验证。测试就是编码 agent 的眼睛。35m
2. 2运维 agent：接上真实集群之后让 agent 碰生产环境之前，先把「哪些动作必须人点头」写成代码。35m
3. 3多 agent 协作与它的真实代价拆成多个角色看着很美，但交接处丢的信息、翻倍的成本都得有人付。30m
4. 4长期记忆与检索：什么该进提示词记住一切等于什么都记不住。记忆系统的价值在于取舍。35m
5. 5闯关：失控的 agent半夜的无人值守任务烧掉了大半个月预算，还改了不该改的目录。复盘并加固。闯关35m
6. 6造你自己的 harness：从 Pi 毕业把前面所有零件按自己的工作流重新拼一遍 —— 这才是这门课的目的。动手60m