Agent 机制

做一个小型 Coding Agent 评测：定义成功，检查依据，再验证提示词改动是否真的有帮助。

从一个具体任务出发，图解模型与工具的循环、并发协调、用户中断和上下文管理。

Agent 回复完成了，任务就真的完成了吗？用十二节图文笔记梳理如何定义成功、定位失败并判断可靠性。

整理长上下文退化的含义、位置偏置、长距离泛化、训练分布、检索与推理差异，以及 Agent 场景中的 context rot。

整理 Agent Memory 的目标、生命周期与治理能力，并对比 Claude Code、Codex 和 Hermes 的 memory 设计。

阅读一次真实 Codex Desktop 会话 JSONL，按模型上下文线和 Runtime 事件线理解 Agent Loop 的运行细节。

从 AI Agent 的基本组成、ReAct 和 Codex Agent Loop 入手，整理我对 Agent 运行机制的阶段性理解。