学习路径

路径说明（来自知识库 00-learning-path.md）

# 学习路径

边界与目标

核心问题：当单个 LLM 智能体在上下文容量、视角制衡、并行探索与职责专注上到达边界时，如何设计多个智能体之间的分工、通信、编排与评估机制，使协作的收益大于协作引入的成本与风险。

应用场景：软件研发流水线（规划-编码-测试-评审）、深度研究与报告生成、客服与工单分流、数据分析与多视角评审、内容多稿生成与合并、企业内多系统集成（协议层）。

前置知识（标注是否属于本库范围）：

• Python 基础与 API 调用——不属于本库范围，需自备；
• LLM 基本概念（token、上下文窗口、系统提示）——不属于本库范围，作为前置假设；
• 单 Agent 工具调用循环与 ReAct——不属于本库教学范围（另有独立站点 agent-development），本库仅在 kp-002 讨论其能力边界作为动机；
• 概率论基础（独立事件乘法）——kp-004、kp-021 会用到，文中给出完整推导。

学完能做到什么：

1. 面对一个任务，判断它是否真的需要多智能体，并给出模式选型依据；
2. 设计角色卡与交接契约，搭建主管-工人、流水线、辩论、群体、分层五种协作模式中的至少两种；
3. 用图/状态机思维描述并实现编排逻辑，配置检查点与人机协同中断；
4. 识别级联错误、循环、任务漂移等失败模式，按排错工作流定位根因并加防护栏；
5. 建立轨迹级与任务级的评估指标和可观测面板，把原型推进到可上生产的工程状态。

四阶段路线

阶段一 · 入门（模块 01，约 85 分钟）

kp-001 建立定义与术语 → kp-002 理解单 Agent 边界（动机）→ kp-004 掌握收益代价模型（权衡思维）→ kp-003 回望学术脉络（可选但推荐）。

阶段二 · 核心（模块 02–04，约 360 分钟）

先学 kp-005 角色建模，再依次过五种协作模式（kp-006 至 kp-010），用 kp-011 的选型表收束；然后进入通信层（kp-012 至 kp-015）与编排层（kp-016 至 kp-019）。模块 04 是工程实现的关键，建议动手复现 kp-017 的图编排伪代码。

阶段三 · 进阶（模块 05–06，约 190 分钟）

失败分类（kp-020）→ 级联错误量化（kp-021）→ 防护栏与重试（kp-022）→ 排错实战（kp-023）；随后补评估框架（kp-024）、可观测（kp-025）与治理争议（kp-026）。这一阶段把「能跑」升级为「可靠」。

阶段四 · 前沿与实践（模块 07，约 85 分钟）

框架图谱（kp-027）帮助选型，生产实践清单（kp-028）指导落地，前沿方向（kp-029）提供后续自学地图。

最小可用路径

kp-001 → kp-002 → kp-004 → kp-005 → kp-006 → kp-011 → kp-012 → kp-016 → kp-017 → kp-020 → kp-022 → kp-024

共 12 个知识点，约 290 分钟。走完这条线，你具备「判断需求 → 选模式 → 定交接 → 做编排 → 防失败 → 会评估」的最小完整能力环；其余 17 个知识点按需深入。

建议节奏

• 每个知识点先读「一句话定义」与「直观类比」建立直觉，再啃「原理与机制」，最后做「自测题」自检；
• 模块 02 与 04 建议配合任一框架动手：把 kp-006 的主管-工人用 kp-017 的图编排实现一遍；
• 模块 05 的排错工作流值得打印贴在工位：真实系统 80% 的问题都能在其中找到入口。