01
下一次自测
独立组织模块、重建环境并排查一次异常。
Learning in public
把 Agent 一步步做成可靠的软件。
先理解数据怎样流动，再把模型、工具与记忆串起来。这里记录我的学习路线、专题笔记和项目验证，不用一个百分比代替真实进展。
Full learning archive
完整笔记，不只是一份摘要。
四份详细记录保留概念解释、完整示例、失败代码、排错经过和练习。按下面的顺序阅读，也可以进入单篇后使用分级目录定位。前三份是基础到第 53 课的阶段档案，最后一份是 9 月 17 日进度原记录。
完整笔记
Python AI Agent 学习主笔记 · 完整版
从基础语法到函数、类、JSON、异常、HTTP、异步与工程组织，保留 30 章解释、示例与练习。
阅读 →完整笔记
FastAPI 到 Memory 多轮对话 · 完整笔记
从接口起步，逐步接入模型、环境配置、会话 ID 和内存历史；保留完整代码、排错和附录。
阅读 →完整笔记
MySQL、Memory 到 Agent 整合 · 第 35—53 课完整笔记
25 个章节串联数据库、消息恢复、工具调用与 Agent Loop，保留当时的代码、错误和验证记录。
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Agent 学习阶段记录 · 9 月 17 日完整篇
保留工具契约、错误分类、日志模块与后续学习安排，不把计划当成已经完成的实操。
阅读 →以下五阶段保留截至第 53 课的详细实操档案；后续进展单列，避免把摘要当作逐项复测结果。
01 · Learning route
学习路线
每一阶段都留下可解释的机制与可核对的结果。以下状态依据三份个人笔记，而非本次重新测评。
02
已有服务与多轮测试记录
FastAPI 与 RAM Memory
建立 HTTP 接口，接入真实模型，用 conversation_id 查找历史，验证同会话记住名字、不同会话不共用历史。
查看服务与会话笔记 →边界
进程内字典不是持久化方案，会话 ID 也不是鉴权。
03
待补验证
最终整合后的独立重启测试、事务与并发一致性。
04
第 42—51 课 · 工具闭环跑通
Tool Calling 与 Agent Loop
从工具说明、参数解析、注册表到结果回传，记录了计算器执行及下一轮模型回答，修复过提前 return 的缩进错误。
查看工具与循环笔记 →边界
轮次上限不等于超时；失败路径仍需独立验收。
05
第 52—53 课 · 本地整合记录
Agent + FastAPI + MySQL
计算得到 24.0，首轮只保存 user 与 assistant；同会话追问还能回答结果。进一步区分 Chat History、运行时上下文和 Agent Trace。
查看项目与证据 →当前位置
这是第 53 课时的位置；最新进度见上方摘要。
02 · Topic notes
专题笔记
先看历史实现与进度，再用独立练习深化可靠性。
阶段记录
进度摘要
Agent 学习近况：从工具调用到 Logging 模块化
9 月 17 日学习记录：工具输入输出契约、错误分类、运行标识，以及第 72 课的日志模块化。
阅读 →阶段专题
Agent Loop：让模型提出动作，让程序执行
拆开工具说明、参数、执行与结果回传，定位循环中的错误。
阅读 →阶段专题
FastAPI：让模型调用成为多轮对话服务
理解请求怎样经过校验、恢复上下文，并得到回答。
阅读 →阶段专题
MySQL：把聊天历史从内存保存到数据库
从读写两张表开始理解聊天历史、顺序与事务边界。
阅读 →阶段专题
Python：从语法到 Agent 工程基础
从数据结构、函数与模块，走到可以解释的工程代码。
阅读 →可靠性配套练习
三篇共用一套可下载的离线程序与测试。用于理解契约、失败处理和日志，不替代个人项目的进度验收。
03 · Project practice
项目实践
让成果落在具体输入、输出和保存结果上。
带聊天历史的计算器 Agent
FastAPI 接收任务，MySQL 恢复上下文，Agent 调用计算器，最终保存本轮交流。项目页展示已有验证记录、模块职责和下一步验收清单。
Next · 计划，不计入完成
下一步，先补可靠性。
新摘要已涉及工具契约、错误分类、可观测性与日志。下方方向按最新记录区分；具体实现仍以对应阶段资料为准。
可重复验证
补齐跨重启恢复、异常输入、轮次耗尽与数据库写入失败的独立记录。
LangChain 与 RAG
保留为后续学习方向。本次成果来自手写 Python Agent 链路，不据此宣称 LangChain 已学完，也不沿用旧的 10% 估计。
部署与客服原型
此前完成部署课程听课，独立企业级实操尚未完成。后续在鉴权、事务与超时基础上推进 Linux、Docker 和智能体客服。