阅读指南：如何使用这套文档

1. 如果你是 AI Agent 初学者

建议顺序：

01-agent-foundation
→ 02-llm-prompt-context
→ 03-tool-skill-protocol
→ 04-agent-runtime-engineering

重点先理解：

• AI Agent 与 ChatBot 的区别；
• LLM、Prompt、Context 的关系；
• Tool Calling 如何让模型开始行动；
• Skill 如何沉淀能力；
• Agent Loop 为什么必须受控。

2. 如果你是后端工程师

建议重点阅读：

03-tool-skill-protocol
→ 04-agent-runtime-engineering
→ 05-semovix-semantic-governance

重点关注：

• Tool 输入输出契约；
• Skill Registry；
• Task Engine；
• State Store；
• Checkpoint / Recovery；
• Trace / Replay / Audit；
• 权限与安全。

3. 如果你是前端工程师

建议重点阅读：

06-ai-workbench-productization
→ 08-case-studies
→ 09-diagrams

重点关注：

• AI Workbench 为什么不能只有聊天窗口；
• 对话区、任务区、结果区、上下文区、审批区如何协同；
• Agent 执行过程如何可视化；
• 用户如何干预、确认、驳回和回放。

4. 如果你是产品经理或解决方案架构师

建议重点阅读：

00-preface
→ 01-agent-foundation
→ 05-semovix-semantic-governance
→ 06-ai-workbench-productization
→ 08-case-studies

重点关注：

• Semovix 解决什么业务问题；
• 语义层为什么重要；
• 找数问数如何从问答变成可信数据结果；
• 语义治理如何从发现问题变成任务执行；
• Agent 的价值如何通过 ROI 表达。

5. 如果你要写公众号文章

建议每篇文章遵循：

问题切入
→ 概念解释
→ 工程化拆解
→ Semovix 落地
→ 案例说明
→ 总结和下一篇预告

6. 如果你要做内部培训

建议采用四阶段课程：

1. Agent 基础认知；
2. LLM / Prompt / Context；
3. Tool / Skill / Runtime；
4. Semovix 场景与 AI Workbench。