核心指数 运营 5/5
强模型不该包办一切；规划、工具参数、总结、验证可采用不同模型和缓存策略。
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：把“模型路由与成本预算”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：模型路由与成本预算 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 模型路由与成本预算，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：不同任务用不同模型，不让强模型包办所有事。
专业释义：按任务复杂度、风险、上下文长度、成本、延迟和质量要求选择 fast/standard/deep 模型，并结合 cache 与 fallback。
当天检查：能设计学习系统 fast/standard/deep 三档路由。
参考脉络：OpenAI/Anthropic production cost 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：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：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
强模型不该包办一切；规划、工具参数、总结、验证可采用不同模型和缓存策略。
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？
任务分类 → 模型选择 → cache → limit → monitor
今天围绕“模型路由与成本预算”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。强模型不该包办一切；规划、工具参数、总结、验证可采用不同模型和缓存策略。 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 模型路由与成本预算 讲清楚工程目标、实现方式、指标和失败处理。
任务分类 → 模型选择 → cache → limit → monitor
给学习系统设计 fast/standard/deep 三档路由。
完成标准：能说明每档取舍。
工具调用前定义权限和 schema，调用后验证副作用与证据。