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这是笔记 Agent之后的进阶课程：六个可分别安装的项目， 中英文页面均包含完整源码。课程正在验收，不是已发布产品，也不宣称复刻原系统。 真实模型成绩与失败分析，必须和确定性框架测试分别记录。 参见验收事实与失败分析。

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选择要研究的机制

六课均使用 AgentModule + Engine + Session，没有第二个 executor 或直接 SDK 模型循环。框架不固化 Planner、记忆策略、评分规则或统一的“任务成功”定义。

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本轮补齐的框架能力

build_agent_composition 新增可选 agent_factory，传入具名参数 config、model、tool_registry、protocol、parser。返回绑定这些对象的 AgentModule； protocol 可通过其 ID 绑定。默认仍为 ConfiguredAgent。工厂可以在传入 registry 注册课程工具；composition 校验绑定与必需工具策略，拥有 model、env、runtime、 Engine，并在失败时清理自有资源。显式注入的资源仍由调用者拥有。 恢复时在新进程重新构造工厂和 resolver，不持久化 callable。 Composition 参考说明接口与所有权； 技能库参考说明持久版本、完整加载和显式记忆删除。 本轮还修复了 child 输入投影前的外部组件恢复顺序，避免新分配资源把已验证工作区 覆盖成初始文件。这些机制减少资源、持久化和分发接线；策略仍留给研究者修改。

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安装与私有配置

从实施源码构建并安装 QitOS wheel，再安装 examples/projects/ 下需要的项目。 这些接口尚未单独发布到 PyPI。使用 Python 3.10 或 3.12；真实 OpenAI-compatible 调用需要声明的 qitos[openai] 依赖。每课包含独立 pyproject、公开 agent.yaml、 三种任务、策略、启动器与检查器。 真实模型配置、凭据、数据库、artifact 和原始轨迹均放在 Git 外的私有目录。 公开 URL 只是占位示例。默认输出上限 10,240，可提高；步数、请求数、超时和重试 是可配置的单任务保护，不是隐藏的实验总额度。 validate 不调用模型，run --live 显式执行，resume --session 用同一工厂恢复 已暂停 Session，inspect 查看轨迹。Session 恢复不是外部效果撤销或 Git 文件回滚。 Docker 组件提供有界、artifact 驱动的冷文件恢复，不是进程快照或虚拟机。 大仓库可能被工作区文件数和体积上限明确阻断。

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学习、替换与组合

每课先解释原设计和教学改编边界。核心片段从完整源码同步提取，不另写无法运行的 传播版代码。运行任务后查看真实工具与阶段事件，分析失败，替换一个模块并对照。 横向组合可同时安装 PlanAct 与 Pi，使用 qitos_lab_planact.with_notebook.composition_with_notebook：绑定已有 Memdir、 可替换上下文预算和 compactor，再装入 Pi 的 weighted_summary 扩展。 安装消费者检查模型实际看见记忆、计划修订和真实预算压缩，不修改 Engine。 Hermes 保存流程文档，Voyager 保存验证后的程序，两者复用同一技能库。 目录检索不等于加载；必须观察选定版本和完整正文。Voyager 的有界课程调度器只在 持久技能验证通过后推进下一个目标。三种数据编程任务不等于 Minecraft 开放探索， 也不等于原论文的课程生成和向量检索。

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四层验收不能混为一谈

  1. 框架正确性： 确定性反例下，权限、错误、清理、恢复、隔离是否成立？
  2. 设计机制： 是否真的重规划、独立审查、按需加载或执行复用，而非 final 中声称？
  3. 安装可用性： 两个 Python 版本能否在源码树外，只依赖已安装包运行？
  4. 任务效果： 每项目三种任务、每种三轮，真实请求是否通过独立检查器？
ReAct/PlanAct 共享审计任务；比较动态/静态规划、启用/关闭记忆、启用/关闭技能。 保留失败、网络错误和人工干预。对照失败也是结果，不能改任务或删掉失败轮。 合成专业场景用于验证机制，不证明广泛研究能力、生产成熟度或论文基准成绩。 scripts/qualify_agent_design_lab.py 串行运行安装包的显式 live 矩阵，原始证据 保存私有。代码检查器在 Docker 中执行控制端选定的测试并绑定源码摘要， 但不能冒充抵抗恶意代码篡改 Python 测试进程的安全证明。 公开摘要须另行检查隐私与再分发资格；哈希不能替代出版许可。

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原始来源与改编边界

  • ReAct：推理、行动和观察交替；不要求或编造隐藏 reasoning。
  • Plan-and-Act：高层规划与执行分离；不复现 Planner 训练或论文成绩。
  • Pi：精简核心与扩展；不宣称 TUI 或生态等价。
  • Claude Code：上下文收集、工具和验证；不复制私有实现。
  • Hermes skills：渐进加载；不实现 Hub、消息平台或完整 Agent Skills 兼容。
  • Voyager：可执行技能积累与复用；这里使用 Docker 数据任务，不是 Minecraft 或向量检索。