Agent 是怎么做计划的：从任务拆解到搜索与重规划
计划不是越长越好。本文从一个 Go 服务迁移任务出发，拆解 Plan-and-Execute、Replanning、ToT、GoT、Reflexion 与经典规划器各自解决的问题。
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ReAct 到底做了什么：让 Agent 边行动，边修正
从一次失败的 CI 排查开始，理解 Thought、Action、Observation 与 Runtime 如何让 Agent 根据环境反馈调整下一步。
一个 LLM Agent，是怎样一步步把任务做完的？
从读取代码、运行测试到根据报错调整方案，Agent 的能力藏在每一次“做完再看”的循环里。本文把模型、工具、状态、记忆、运行时和停止条件逐一拆开。
Transformer 如何用 Self-Attention 理解上下文
从一句服务调用出发，跟着一个 token 走完 Self-Attention：看它如何生成 Query、Key、Value，计算 Attention Weights，并在 Multi-Head Attention 中汇总上下文。