Agent-learning

这篇笔记整理了 Anthropic Multi-Agent Research System 的核心理解：multi-agent 不是省 token 的方案，而是用更多上下文、工具调用和工程约束换取更高质量的宽搜索。

这篇笔记整理了 Don't Build Multi-Agents 的核心理解：多 agent 的关键不是拆出更多智能体，而是治理统一上下文、决策边界、写入权限和回收验证。

这篇笔记整理了 Building Effective Agents 的核心理解：从 augmented LLM 最小单元，到 workflow、agent、tool、memory 和 ACI 的工程边界。

这篇笔记整理了 context engineering 的核心概念：它不是单纯写 prompt，而是为 agent 设计一套信息供应链。