标签：AI Agent

Docker 的价值不在"能跑"，在到处都一样能跑：你的 Windows、朋友的 Mac、云服务器、公司的 K8s，同一个镜像行为完全一致。它同时也是工具安全的前提——run_python_code 这类工具放进容器，就拥有了真正的隔离边界。

先泼冷水：多 Agent 不是数量游戏。两个烂 Agent 不会等于一个好 Agent。

普通 ChatBot 的界面只需要气泡；Agent 的界面必须回答另一个问题——"它现在在干嘛？"

这三个词经常被混着叫，但它们是三种完全不同的东西：

四步流程，一个都不能少：

两个残酷的事实：

哲学 1：描述即接口。 模型看不到你的函数源码，它决定"用不用、怎么用"完全基于你写的 description 和参数说明。

在知了里问它一句，观察它的内部：

新手最容易犯的错是"我想做一个啥都会的 Agent"——啥都会等于啥都不精。正确的做法是：从一个真实场景出发，把功能列成清单。

误解一：Agent 是某种神秘的高级 AI。 不是。