一篇给工程同学的 LangGraph 复习文：10 分钟建模、1 个可运行最小范式、7 个企业高频问题，以及可直接背诵的分组面试题与答案。

基于 pokemon agent 真实代码，系统拆解 LangGraph 的 tools 路由、runtime 执行、结构化 JSON 输出、memory 分层与上下文工程方法。

系列入口篇：整体拆解 pokemon agent 的前端控制层、后端路由层、RAG 检索层、Agent 编排层、基础设施层与运行时配置层。

从前端组装 meta/history，到 FastAPI 分流、本地直答、RAG 检索增强、LangGraph Agent 调度，再到 NDJSON 流式回前端，系统拆解一次用户提问的完整生命周期。

拆解 pokemon agent 的 Agent 模式：前端如何切到 supervisor_agent，LangGraph 如何用状态和工作流编排 supervisor、workers 与 finalizer。

从 Anthropic 的 Building effective agents 出发，系统梳理构建有效 Agent 的核心方法：何时该用 workflow、何时才该上 agent、五类 workflow 模式、agent loop 止损与工具接口设计。

以 harness engineering 的视角解构一个面向 GAIA benchmark 的 Agent 系统：如何组织路由、Loop、工具层、RAG、答案提取与评测闭环，让智能体既能做事，也能被调试、被约束、被验证。

从前端设计实验到全栈自主开发，梳理 Anthropic 如何用 harness design 处理长时间任务中的上下文退化、自评失真、任务交接、流程迭代与验证闭环。

一篇讲透 Agent Skills 的实战指南：从职责边界、触发条件、SKILL.md 结构到渐进式披露与资源分层，系统教你设计可复用、可维护、可跨平台迁移的 AI Agent Skills。

从 Anthropic 的 Building effective agents 出发，结合 GAIA Agent 完整实战，详解 Workflows vs Agents 选型、五种 Workflow 模式、工具三层架构、System Prompt 设计、Agent Loop 止损、RAG 短路、Python 沙箱与评测闭环。