Agent Knowledge Map · 12 篇系列文章
像产品经理一样理解 Agent
这不是一份工程文档。这是写给产品负责人和产品架构师的 Agent 知识体系——从认知底座到系统搭建，深入浅出，配合出行行业真实案例，帮你建立跨越技术边界的 AI 产品判断力。
Part I · 4 篇
在动手搭建 Agent 之前，你需要先建立这些认知
普通 AI 和 Agent 的根本差异是什么？从四个维度解剖 Agent 的运作机制，建立产品设计的第一原则。
模型能做什么、不能做什么、为什么会"胡说"——理解 LLM 的底层限制，才能设计出靠谱的 Agent 产品。
Agent 系统是概率性的，不是确定性的。产品架构师需要用不同的思维框架来设计它——解耦、容错、可观测。
用户怎么判断 Agent 是否"智能"？信任如何建立、如何被摧毁？出错时的体验设计是什么？
Part II · 6 篇
技术选型、系统设计、质量保障——产品架构师需要懂的关键决策
LangGraph、CrewAI、AutoGen、Dify——各框架的核心差异是什么？不同场景下如何选型？
80% 的 RAG 质量问题来自数据预处理和检索策略，而非模型选择。如何设计真正有效的知识检索？
Agent 通过工具和世界交互。工具怎么设计、权限怎么分层、MCP 协议解决了什么问题？
什么时候才真的需要多 Agent？四种拓扑结构、任务拆分原则、仲裁机制与成本控制。
你不能改进你无法测量的东西。六种评估类型、LLM-as-Judge、持续评估体系——让质量看得见。
Agent 做错了事，你要能发现、能叫停、能追责。四类威胁、纵深防御、人类监督设计的完整指南。
About · 关于这份知识地图
市面上大多数 Agent 教程，要么太技术（全是代码和框架细节），要么太概念（充满"赋能"和"重塑"）。这套知识地图试图在中间找到一条路：足够深入，让你能参与架构决策；足够务实，让你能把判断落地到产品设计中。
每篇文章包含中英双语、SVG 系统图示、产品经理决策清单，以及出行行业的真实场景案例。
中英双语 — 每个中文段落后附英文翻译，同步建立中英术语体系，方便跨语言协作
SVG 系统图示 — 每篇含多张手绘风格系统架构图，复杂概念一图看懂
PM 决策清单 — 每篇结尾的产品负责人决策清单，把认知转化为可操作的决策框架
出行场景案例 — 所有案例来自真实出行行业场景，具体、可参考、有温度
术语对照表 — 每篇 18-32 条中英术语对照，沉淀行业词汇表