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最近发现一个宝藏开源项目 learn-claude-code，特别适合想入门 AI Agent 开发的同学。这个项目不是教你"怎么用 Claude"，而是带你从零搭建一个类似 Claude Code 的 AI Agent 系统，理解背后的架构原理。 项目地址：https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code  三个核心概念你必须掌握 1. Context Engineering（上下文工程） 确保 Agent 能访问正确的信息。静态知识（AGENTS.md、架构文档）+ 动态数据（日志、CI/CD 状态）共同构成 Agent ...

1. 项目拷打2. Agent 和传统工作流到底有什么区别传统工作流更像一个提前画好的流程图，路径基本固定，输入来了以后按节点顺序执行，比如分类、检索、总结、返回。它的优点是稳定、可控、好排查，比较适合业务规则明确的场景。Agent 的核心不是“多一步调用模型”，而是“具备动态决策能力”。它会根据任务目标、当前上下文和外部环境决定下一步做什么，比如先查知识库还是先问用户补信息，要不要调工具，要不要继续分解任务。实际落地里，纯 Agent 和纯工作流都不多，更多是混合架构。主链路用 workflow 保稳定，在复杂节点里再让 Agent 做决策，这样可控性和灵活性都会更好一些。3. 你理解的 A...