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从 Google Drive 到 Salesforce 的数据流理解 MCP 代码执行：工具定义按需发现，中间数据在运行时传递与处理，再把必要结果交给模型，同时权衡执行、安全和状态管理成本。

从每轮推理的信息选择理解 Context Engineering：上下文窗口与 Context Rot、按需检索与渐进加载，以及压缩历史、外部笔记和子 Agent 独立上下文的区别。

理解 Tool Search、Programmatic Tool Calling 与 Tool Use Examples：按需加载工具定义，用代码组织调用和处理数据，再用示例说明复杂参数的用法。

从订单排查案例理解工具粒度、命名、参数与返回值的设计，再通过真实任务、调用记录和独立测试改进工具质量。

打开 Agent Loop 中的工具执行环节，理解 Shell、文件系统、进程、容器和外部服务怎样承载行动，以及环境结果怎样成为模型的下一次观察。

从一段循环伪代码出发，拆解一次模型推理、Tool Call 与 Tool Execution 的区别、工具结果如何回到下一次输入，以及 Agent 何时停止。

从模型、工具和指令理解单 Agent 的执行，再分析 Manager 与 Handoff 怎样组织协作，以及 Guardrails 和人工介入怎样约束行动。

理解固定步骤、分类分流、并行处理、动态拆分与反馈迭代背后的任务结构，以及 Workflow 与 Agent 在执行控制上的区别。