#Agent

從 Google Drive 到 Salesforce 的數據流理解 MCP 代碼執行：工具定義按需發現，中間數據在運行時傳遞與處理，再把必要結果交給模型，同時權衡執行、安全和狀態管理成本。

從每輪推理的信息選擇理解 Context Engineering：上下文窗口與 Context Rot、按需檢索與漸進加載，以及壓縮歷史、外部筆記和子 Agent 獨立上下文的區別。

理解 Tool Search、Programmatic Tool Calling 與 Tool Use Examples：按需加載工具定義，用代碼組織調用和處理數據，再用示例説明覆雜參數的用法。

從訂單排查案例理解工具粒度、命名、參數與返回值的設計，再通過真實任務、調用記錄和獨立測試改進工具質量。

打開 Agent Loop 中的工具執行環節，理解 Shell、文件系統、進程、容器和外部服務怎樣承載行動，以及環境結果怎樣成為模型的下一次觀察。

從一段循環偽代碼出發，拆解一次模型推理、Tool Call 與 Tool Execution 的區別、工具結果如何回到下一次輸入，以及 Agent 何時停止。

從模型、工具和指令理解單 Agent 的執行，再分析 Manager 與 Handoff 怎樣組織協作，以及 Guardrails 和人工介入怎樣約束行動。

理解固定步驟、分類分流、並行處理、動態拆分與反饋迭代背後的任務結構，以及 Workflow 與 Agent 在執行控制上的區別。

原本想修一個後台點擊失效的 Issue，卻發現它早已解決。繼續讀代碼後，我追到了臨時輸入喚醒與持久後台 lease 的交互邊界，也在 Review 和故障注入中重新理解了狀態所有權。