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AgentScope 2.0 学习教程系列 · 总览与学习路线图

本系列共 50 篇正文 + 本总览篇，面向「有 Python 基础、想系统掌握 AI 智能体开发」的开发者。按入门（15 篇）→ 进阶（20 篇）→ 实战（15 篇）三阶段由浅入深编排，每篇 7000～16000 字（实战篇必要时扩展至 20000 字）。

▍ 摘要：重置后 agent 的工作区是 0 项，聊一句长到 12 项，半小时 34 项——没人写文件，全是框架照契约自己长。本课解剖这棵树：三类落点、AGENTS.md 三层遮蔽、注入管线五段、@path 四道闸、tools.

没有一个是"模型不够聪明"。它们分别是状态寻址错了、失败没有被表达、边界没有被定义。我后来花了几个月把 2.0.3 从构件里一层层拆开。

▍ 摘要：把挂 ASK 规则的 agent 接到 OpenAI 兼容 API 腿上，暂停被翻译成 finish_reason:"tool_calls" 递回客户端，待批状态随请求消失——识别不等于执行。

作者：刘军（陆龟）AgentScope Java 2.0 的核心思路，是基于 ReActAgent 推理内核基础上，增加 Harness 工程化层。

▍ 摘要:同一次 call 里，压缩会把 9 条工作历史换成 1 条摘要加 3 条尾部，模型还记得“夜莺”，却复述不出原话;

摘要：两条路都能让老项目接上 Agent，但入口完全不同。LangChain4j 让你声明一个接口，老 Service 加注解变成工具；AgentScope Java 让你建一个 workspace 目录，项目约定写成 Markdown。改动落在哪，决定你后面要维护什么。