核心指数 指标 5/5
Agent 系统/Agent 系统 主题 强调任务成功率、completion quality、latency、cost、user trust、recoverability。
每个当天会被提问或用于练习的术语，先给通俗释义，再给专业释义，避免题目超出当天知识点。
通俗释义：用户等多久，包括检索、排队、首字和完整生成时间。
专业释义：端到端延迟由 retrieval、routing、prefill、time-to-first-token、decoding、tool I/O 与 retry 共同决定。
当天检查：能把一次慢响应拆成至少 3 个可优化段。
参考脉络：LLM serving metrics / OpenAI production guidance
通俗释义：让模型按清单自检，而不是无限自言自语。
专业释义：在关键节点使用结构化 checklist 检查遗漏、格式、风险和替代方案；不能替代外部验证。
当天检查：能为学习卡片设计 8 项自检清单。
参考脉络：DeepLearning.AI reflection strategy
通俗释义：用固定题集和指标反复测，不靠感觉判断变好。
专业释义：eval 定义任务集、期望行为、评分器和回归门禁；benchmark 提供可比较的离线/线上质量、成本、延迟基线。
当天检查：能为学习助手写覆盖正常、边界、故障、越权的 eval cases。
参考脉络：OpenAI Evals / Google agent evaluation guidance
通俗释义：看任务成功率，也看花多少钱、多久、是否可恢复。
专业释义：production agent metrics 包括 solve rate、completion quality、latency、cost、recoverability、user trust 和 human escalation rate。
当天检查：能设计一个含成功率/质量/延迟/成本的看板。
参考脉络：OpenAI production agent metrics
通俗释义：把“概念定义”先理解成今天要掌握的一种工程判断：它帮助你决定系统该如何稳定完成任务。
专业释义：概念定义 是 Agent Harness 课程中的专项能力点，需要从定义、输入输出、工程边界、失败模式、指标与验证方式六个角度掌握。
当天检查：能用自己的话解释 概念定义，并把它映射到 AI Digest / Hermes / 学习平台中的一个真实环节。
参考脉络：课程内置知识点；当天需结合 AI Digest 或真实系统案例验证
通俗释义：把“工程实现”先理解成今天要掌握的一种工程判断：它帮助你决定系统该如何稳定完成任务。
专业释义：工程实现 是 Agent Harness 课程中的专项能力点，需要从定义、输入输出、工程边界、失败模式、指标与验证方式六个角度掌握。
当天检查：能用自己的话解释 工程实现，并把它映射到 AI Digest / Hermes / 学习平台中的一个真实环节。
参考脉络：课程内置知识点；当天需结合 AI Digest 或真实系统案例验证
通俗释义：把“失败模式”先理解成今天要掌握的一种工程判断：它帮助你决定系统该如何稳定完成任务。
专业释义：失败模式 是 Agent Harness 课程中的专项能力点，需要从定义、输入输出、工程边界、失败模式、指标与验证方式六个角度掌握。
当天检查：能用自己的话解释 失败模式，并把它映射到 AI Digest / Hermes / 学习平台中的一个真实环节。
参考脉络：课程内置知识点；当天需结合 AI Digest 或真实系统案例验证
通俗释义：把“理解表达”先理解成今天要掌握的一种工程判断：它帮助你决定系统该如何稳定完成任务。
专业释义：理解表达 是 Agent Harness 课程中的专项能力点，需要从定义、输入输出、工程边界、失败模式、指标与验证方式六个角度掌握。
当天检查：能用自己的话解释 理解表达，并把它映射到 AI Digest / Hermes / 学习平台中的一个真实环节。
参考脉络：课程内置知识点；当天需结合 AI Digest 或真实系统案例验证
Agent 系统/Agent 系统 主题 强调任务成功率、completion quality、latency、cost、user trust、recoverability。
它在 Agent Harness 中连接“目标/约束、上下文、工具、状态、验证、运营指标”这些层。学习时要问：这一层负责限制什么风险？它把哪类不确定性变成了可观察、可恢复、可评估的工程对象？
离线 benchmark → 线上 trace → 指标面板 → 迭代
今天围绕“Benchmark 与线上指标：solve rate / completion quality / latency / cost”建立一个可复用的工程判断：先能定义它解决什么问题，再能指出它在 Agent Harness 中位于哪一层，最后能用一个真实系统环节验证它是否有效。Agent 系统/Agent 系统 主题 强调任务成功率、completion quality、latency、cost、user trust、recoverability。 学习时不要只记名词，要把它和状态、工具、上下文、评估、成本或安全边界中的至少一项连接起来。
我能围绕 Benchmark 与线上指标：solve rate / completion quality / latency / cost 讲清楚工程目标、实现方式、指标和失败处理。
离线 benchmark → 线上 trace → 指标面板 → 迭代
设计一个 agent 指标看板。
完成标准：指标能指导改进而不是装饰。
目标、状态、计划、工具、观察、评估、记忆构成最小 agentic 闭环。