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从模型与 Harness 的边界出发，理解工具定义、单次调用、并行调用、多轮 ReAct Loop，以及如何通过高质量工具契约提升 Agent 的可靠性。

拆解 Agent 流式事件、工具调用拼接、重试与中断机制，让生成过程从等待黑盒变成可观察的运行时。

从通信协议、任务分发到子 Agent 生命周期，梳理多个智能体如何各司其职并协同完成复杂任务。

从记忆类型、存储格式到检索与注入，构建不会在上下文压缩后遗忘用户和项目事实的 Agent。

通过结构化技能文档、条件匹配和按需加载，为 Agent 注入可复用的领域知识与实操流程。

用 DAG 任务模型、依赖解析和状态管理拆解复杂目标，让 Agent 清楚自己做到哪一步、下一步该做什么。

拆解 System Prompt 的分层设计：反模式接种、风险评估、工具偏好和工作流约束如何让 Agent 更稳定。

梳理 Agent 工具系统的注册、Schema、调度、安全性和输出治理，让智能体真正能执行任务。

从零到一拆解 Agent Loop：思考、行动、观察与继续思考如何组成一个可运行的智能体主循环。

概览 Axon 教程系列的核心模块与学习路线，从 Agent Loop 逐步走向工具、记忆、协作和流式运行时。