为什么开这个博客 & 我打算怎么学 Agent 开发

问题是什么

看过的文档、收藏的文章、跑过的示例，如果没有整理，很容易变成「好像知道」。下一次遇到相同问题，还要从头搜索。

我想留下一份可以不断更新的学习记录：不只是结论，还要有问题的背景、尝试的路径，以及暂时没想明白的地方。

这个博客先给自己看。最直接的衡量标准是：三个月后的我，能不能只靠这篇笔记重新接上思路？

我怎么探索的

先缩小学习范围

从 AI Agent 开发开始，不急着同时学完所有框架。学习计划分成四段，每一段都要留下一份能解释清楚的小产出。

这些是接下来要做的事，不代表已经完成。

每次只追一个具体问题

与其写「今天学习了 Agent」，不如写「工具返回错误后，循环应该继续还是退出」。问题足够具体，实验和结论才有边界。

每篇笔记用同一套结构：

1. 问题是什么：为什么现在需要理解它？
2. 我怎么探索的：查了什么，试了什么，看到什么？
3. 结论：目前能确认什么，还有什么没有验证？
4. 参考资料：留原始来源，方便回查。

把写作门槛降下来

用 Markdown 写作，图片放在文章自己的目录里。代码和笔记一起交给 Git，不额外维护图床。

分类表达方向，标签描述问题，系列组织一段连续的学习过程。先保持简单，等真的找不到内容了，再调整组织方式。

结论

开博客不是为了立即输出一套完整教程，而是给学习建立一个可以回来的地方。

第一阶段优先做好检索、代码阅读、标签和写作流程。评论、访问统计、独立域名，都等真正需要分享时再考虑。

下一步：手写一个不连接真实 API 的最小工具调用循环，先理解状态如何流动。

参考资料

• 本项目的 ROADMAP：定位、技术方案与阶段性目标。
• Hugo 官方文档：静态站点与 Markdown 内容管理。

这篇是开站初稿。学习路线会随着实际动手继续调整。