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• Agent 学习第 15 周：知识图谱、Graph Engineering，与并行 Subagent

  分清 GraphRAG 与 Graph Engineering，再实测并行 subagent：墙钟时间 -53%，token 却 +2%——省的是时间不是钱。

• Agent 学习第 14 周：自进化 Agent，和一次差点写进报告的错误结论

  让模型写 skill 再优化它，token 降了 45%；但一次「完全符合预期」的对比结论，真相是我自己的量尺有 bug。

• Agent 学习第 13 周：Skills、Harness，与一个能真跑的渐进式加载器

  自己写一个渐进式加载 skill 的 harness：首轮 token 比全量加载少 6.6 倍，也避免了无关 skill 干扰判断。

• Agent 学习第 12 周：Agent 架构，以及给它装上记忆

  给 ReAct Agent 加上多轮记忆和分层压缩，上下文从线性增长变为有界；还揪出一处让模型选错工具的描述缺陷。

• Agent 学习第 11 周：工具调用，从一个 if 到一个 while

  把工具调用从单轮改成循环，发现关键不在 while，而在把工具拆成可组合的原子工具：单轮 0/4，循环 4/4。