• 可运行，从 0 到 1 实现工业级 OS 底层引擎
• 可掌控，突破长程上下文、死循环等 20+ 工程卡点
• 可观测，集成 Tracing、Benchmark 评估的科学度量体系
• 可二开，从 Framework 到 Harness 的硬核工程落地方案

过去一年，随着大模型能力的跃升，AI Agent 领域迎来了“百模大战”。开发者们疯狂涌入 LangChain、AutoGen、CrewAI 等应用框架中，试图通过复制几行 Python 代码，快速搭建出属于自己的智能体。然而，当这些玩具级 Demo 被推向真实的生产环境，问题接踵而至：

• 上下文雪崩，Token 溢出崩溃
• 死循环陷阱，耗尽账户余额
• 失控破坏力，高危命令执行
• 记忆断层，进程重启消失

为了带你走出这些困境，我们特别邀请了资深架构师 Tony Bai，他将以 OpenClaw 极简哲学为灵魂，带你复刻一个 Agent Harness，真正实现 AI Agent 的稳定、可控与持久，建立系统级架构设计思维，并拥有工业级引擎构建的实战经验。

课程设计

第一章：认知与核心引擎

我们将抛弃黑盒，纯手写大模型原生的 ReAct 循环。设计优雅的多模型适配层（接入 Claude 与 OpenAI 兼容 API 模型），并前瞻性地引入独立的“慢思考（Thinking）”机制，极大提升复杂任务的规划成功率。

第二章：极简工具与物理交互

打造强扩展性的 Tool Registry。深刻贯彻极简工具哲学，手写支持多级模糊匹配的健壮 Edit 工具，并利用 Go 的并发特性压榨出并行工具执行的性能极限。

第三章：上下文工程体系

这是决定 Agent 智商的生命线。我们将实现系统提示词的动态组装、超长文本的阶梯降级压缩（Compaction）；更重要的是，摒弃复杂的内部状态机，把“记忆”与“待办”完全外部化为本地的文件系统。

第四章：稳定性控制与多智能体

让 Agent 走向生产环境。实现运行时提醒（Reminders）斩断死循环；通过 Middleware 拦截危险操作，在飞书中弹出卡片等待人类审批（Human-in-the-loop）；引入 Subagent 隔离复杂任务。

第五章：可观测性与科学度量

这是高级工程师的分水岭。为引擎引入链路追踪（Tracing）、成本审计，并搭建自动化 Benchmark 评估脚本，科学量化引擎的每一次进步。

第六章：端到端实战串讲

全要素组装，最终打造出一个强悍的 CLI 工具，以及一个能在飞书群里随时被召唤、具备安全底线的 AgentOps 运维自动化助手。

• 寻求构建轻量可控 Agent 引擎的 AI 应用架构师与开发者；
• 希望将 AI 能力融入现有工作流的后端 / 云原生工程师；
• 想要打造安全 ChatOps 机器人的 DevOps/SRE 工程师；
• 为技术负责人与顾问提供 AI 工程化解决方案。

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