主题
机制演示 · 学习路线
一句话：这里不是又一套知识，而是各专栏的“可播放版”——同一个机制，先读文章建立因果链，再用动画逐帧确认自己是否真的能画出来。
怎么用
- 先读文章，再看动画：动画擅长展示时序和状态流转，不擅长讲清“为什么必须这样设计”。没有前置文章，容易把简化模型当成完整机制。
- 一次只看一个机制：每个演示都带播放、上一步、下一步，建议在看到关键帧时停下来，自己复述下一步会发生什么。
- 数字分两类看：机制型结论（状态数、协议字段、调度步骤）可以直接学；经验型数字（延迟、吞吐、成本降幅）是演示作者的实践值，收进正文时必须标注为经验值。
三个入口
上图是建议的观看顺序：先建立“一轮请求怎么走”的直觉，再往上叠加能力、协作、质量与平台。跨主题的横切演示放在最后看，它们会把前面的点串成一条因果链。
主题地图
| 主题 | 演示数 | 从哪看起 | 对应专栏 |
|---|---|---|---|
| 平台入口 | 5 | 企业级平台能力矩阵分层 | 1.3 企业平台 |
| 认知与请求体 | 4 | 发给 LLM 的请求体 | 1.2 Agent 体系 |
| Agent 循环 | 10 | ReAct 循环与收敛 | 1.2 / 2.2 |
| 上下文与记忆 | 4 | 上下文管理四级架构 | 1.2 / 1.3 |
| 工具与 MCP | 6 | Function Calling 六步 | 1.2 / 1.3 |
| 多 Agent | 2 | 多 Agent 编排三层模型 | 1.2 |
| Skill 系统 | 5 | Skill 系统全貌 | 1.2 / 2.3 / 1.3 |
| 安全沙箱 | 4 | 安全五层防御 | 1.2 / 1.3 |
| 可观测评测 | 4 | LLM-as-Judge 评测门禁 | 1.2 / 1.3 |
| RAG 知识 | 3 | RAG 流水线 | 1.2 |
| 自进化 | 2 | 自进化循环 | 1.2 |
| 推理部署 | 5 | 推理栈五层因果链 | 2.1 |
| 框架深度 | 4 | 六大框架选型决策树 | 2.2 / 1.2 |
| 协议规范 | 2 | 四层协议栈全链路 | 1.2 |
| 生产治理 | 5 | Token 经济学三大放大器 | 1.3 / 2.1 |
| 生态组件 | 1 | 结构化输出四层次 | 1.2 |
| 微调训练 | 3 | 微调方式选型 | 1.2 |
| 横切理论 | 6 | 通用 Agent 全链路架构 | 1.2 / 1.3 |
使用边界
- 动画是简化模型：为了可看性，状态数、分支和异常路径通常会被压缩；正文里的失败路径与参数才是完整版。
- 数字要带口径：演示里的延迟、吞吐、成本数字大多来自特定环境，换模型、换卡、换负载都会变，不能直接当 SLA。
- 同名不同轴：记忆的“三层 / 四层 / 五层”、循环的“四种路线”是按不同维度切的，先看它按什么分，再比较数量，不要把不同轴当成互相否定。
- 框架术语不能平移：
interruptBefore/OverAllState是图运行时的说法，LangGraph 用interrupt()与 super-step 快照；动画为了讲机制会借一套术语，不能直接当 API 文档。 - 先文章后背图：如果只能看一个，先看对应文章；动画用于验证“我能不能预测下一帧”。
适用：各专栏的配套演示 | 初稿 2026-10