Learn Claude Code：深入理解 AI Agent 开发
📅 一个从零到一学习 AI Agent 开发的系列教程，基于 Claude Code 实战经验总结
📚 系列目录
本系列共 12 篇文章，从基础循环到高级团队协作，逐步深入 AI Agent 开发核心概念。
第一部分：基础架构
| 章节 | 标题 | 核心内容 |
|---|---|---|
| s01 | The Agent Loop | Agent 循环：一个工具 + 一个循环 = 一个 Agent |
| s02 | Tool Use | 工具使用：从 Bash 到 Function Calling |
| s03 | Todo Write | 任务追踪：TodoWrite 工具与任务管理 |
| s04 | Subagent | 子 Agent：委托复杂任务给专业化 Agent |
第二部分：进阶能力
| 章节 | 标题 | 核心内容 |
|---|---|---|
| s05 | Skill Loading | 技能加载：动态扩展 Agent 能力 |
| s06 | Context Compact | 上下文压缩：突破上下文窗口限制 |
| s07 | Task System | 任务系统：Task 工具与异步执行 |
| s08 | Background Tasks | 后台任务：并行执行与资源管理 |
第三部分：团队协作
| 章节 | 标题 | 核心内容 |
|---|---|---|
| s09 | Agent Teams | Agent 团队：多 Agent 协作架构 |
| s10 | Team Protocols | 团队协议：Agent 间通信与协调 |
| s11 | Autonomous Agents | 自主 Agent：从被动响应到主动决策 |
| s12 | Worktree & Task Isolation | Worktree 隔离：并行任务的安全边界 |
🎯 学习路径
入门阶段（s01-s04）：
- 理解 Agent 循环的本质
- 掌握工具调用机制
- 学会任务追踪与子 Agent 委托
进阶阶段（s05-s08）：
- 动态技能扩展
- 上下文管理策略
- 异步任务与后台执行
高级阶段（s09-s12）：
- 多 Agent 协作设计
- 团队协议与通信
- 自主决策与任务隔离
💡 核心洞见
"One loop & Bash is all you need"
Agent 开发的本质是：
- 循环：持续运行直到任务完成
- 工具：连接 LLM 与真实世界的桥梁
- 状态：追踪进度、管理上下文
- 协作：委托、并行、协调
📖 本系列基于 Claude Code 实战经验整理，适合有一定 Agent 开发基础的开发者深入学习。