AI 与 Agent：本站知识地图

这是一页 wiki 活页面。AI 主题的文章散落在 AI 归档页的时间流里，本页按知识线重新组织它们，新文章发布时同步归入对应线路。完整列表以归档页为准。

知识线一：LLM 原理

• LLM工作原理 — 入门主线
• GPT 参数量的故事 — 规模演化
• 早期课程笔记：机器学习概念、Stanford ML、Stanford CNN、Activation Function、Sequence Model

知识线二：RAG 与检索

• RAG 的工程深度：切分、检索、排序、评估与幻觉防护 — RAG 主线
• GraphRAG vs LightRAG：从传统 RAG 的痛点到图增强检索的选型权衡
• Claude Code 为什么用 grep 而不是 RAG — 检索的另一条路线
• 把搜索当代码来写：AI Agent 的搜索范式重构
• 像维护代码库一样维护知识：Karpathy 的 LLM 个人 Wiki 模式 — 本 wiki 集合的思想来源

知识线三：Agent 工程

• Hello-Agents：从大语言模型到可执行的智能体系统 — 概念主线
• Harness Engineering：AI Agent 从能跑到跑稳的第三道关
• Loop Engineering：从 prompt 到 loop 的瓶颈迁移
• Agent Loop 工程
• 长程 Agent 系列：Anthropic 长程 Agent 工程、Context Engineering、Effective Harnesses、OpenAI Harness Engineering

知识线四：Claude Code 与工具链

• Claude Code /powerup 教程速览
• Claude Code 源码架构
• Claude Code 多 Agent
• Claude Code 与大型代码库
• Multica 实战：把 Codex、Kimi、Cursor 编排成多 Agent 流水线

知识线五：行业观察

• Manus 观察
• 大模型公司的收入幻觉：产品收入还是项目收入？
• AI Coding 到组织效率

维护约定

新 AI 文章发布时，归入上面某条知识线并补一句话定位；如果现有线路装不下它，先想是不是该开一条新线，再动笔。