进一 认知校准：别追产品，学支柱

01.1 六大支柱：Manus 今天出，OpenClaw 明天出，你学什么

2026 年 5 月，掘金一篇《Agent 六大支柱》说得很直白：当你对 Claude Code 说"帮我把这个 bug 修了"，底层就是 Agent Loop。看懂这个骨架，你会发现 Manus、OpenClaw、CrewAI、LangGraph 形态各异，底层全在解决同一件事。

核心建议：别把时间花在"试用每个新玩具"上。把六大支柱练透，新玩具你一天就能看懂。

01.2 一个 while 循环：凭什么从"聊天"变"干活"

这是最该刻进脑子的一句话：

ChatBot = 一次函数调用。Agent = 一个 while 循环。

# ChatBot：问一次，答一次，结束
def chatbot(q): return llm(q)

# Agent：给目标，循环到干完
def agent(goal):
    ctx = init(goal)
    while not done(ctx):                 # ← 就多了这个循环
        thought = llm(ctx)               # 想
        action = pick_tool(thought)      # 动手
        result = run(action)             # 看结果
        ctx = update(ctx, result)        # 记下来
    return ctx.answer

多出来的不是魔法，是"想→做→看→记"反复跑。"能干活"靠的不是模型变聪明，是它有了不终止、能改、能记的循环。这就是 §09 讲的 Agentic Loop 的雏形。

01.3 做大模型应用，这些底层机制你躲不掉

表个态：做 Agent 开发，下面几个词你必须真懂，不是背定义。

注意：窗口越大≠越聪明。塞太满反而"注意力稀释"，这叫 Context Collapse（进四 04）。

01.4 2026 了，你的架构还停在 LangChain 时代吗

2023 年，LangChain 用"链（Chain）"把步骤串起来，火得不行。但它的问题是：太重、太隐式、debug 像拆毛线团。

2025–2026 的共识变了：

• 从"链"到"图"：用显式状态图（LangGraph、小模型自研）表达流转。
• 从"全包"到"Harness"：Claude Code 这类只做"壳"，模型能力交给底座（进六 01）。
• 从"写死"到"协议"：工具接 MCP，Agent 连 A2A/ACP。

经验：新手可以先用框架跑通，但迟早要懂底层。框架是拐杖，不是腿。