《生产级多智能体系统：从架构判断到工程落地》

一本面向 AI 工程师、架构师、平台与安全团队、技术负责人的开源书，提供简体中文、英文和日文三个完整版本。

本书从一个基础判断出发：系统中的哪一部分，真的需要根据环境反馈自主决定下一步？围绕这个问题，十章依次讨论受控工具调用、多 Agent 协作、上下文工程、生产基础设施、安全、系统合龙、评测、AgentOps 和可验证交付。

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CaseOps 运行指南

全书结构

部分	章节	解决的问题
架构判断与执行控制	01—03	是否需要 Agent，怎样让模型安全行动，多个 Agent 如何可靠协作
可信上下文与生产保障	04—06	模型依据什么行动，系统如何运行、恢复并限制安全影响
系统合龙与持续交付	07—10	组件如何合成系统，质量如何证明，上线后如何运营并公开交付

完整章节：

Agent 的本质与架构边界
工具调用：状态机、控制面与 MCP
多 Agent 协作：架构模式、协议与事件响应
上下文工程：Agentic RAG、GraphRAG 与证据链
生产底座：部署、可观测性与故障恢复
Agent 安全：纵深防御、Tool Guard 与红队验证
系统合龙：Supervisor、A2A、MCP 与 Context Graph
质量工程：Golden Dataset、分层评测与持续回归
AgentOps：事件诊断、系统韧性与成本治理
系统交付：验收证据、Release Gate 与开源治理

贯穿项目

CaseOps 是本书的独立参考实现。它围绕理赔案件调查构建一条完整业务链，把书中的 Tool Contract、MCP、A2A、Context Graph、Tool Guard、Golden Dataset、AgentOps 和发布证据落实到同一套可运行系统中。

正式版本 v1.0.0 提供：

锁定依赖与基础镜像 Digest；
非 root 容器与干净环境重建；
单元、集成、协议、安全、评测和 GameDay 门禁；
SPDX SBOM、Release Evidence Manifest 与 SHA-256 校验；
GHCR 镜像及可验证的构建来源证明。

书稿负责讲清概念、原理、权衡和判断方法；CaseOps 负责实现合同、注入失败并提供运行证据。二者分仓维护，通过固定版本互相引用。

随书工程材料

本仓库提供 68 张原创架构图和 10 份可复制的工程模板，包括：

Agent 定义卡、架构决策记录和多 Agent 模式决策记录；
Context Engineering 画布、生产就绪与安全评审契约；
系统合龙、持续评测、AgentOps 和开源交付契约。

架构图同时保留可编辑 SVG 与网页 PNG，采用统一的架构师白板视觉系统。

本地阅读

需要 Python 3.10 或更高版本：

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install -r requirements.txt
mkdocs serve

浏览器打开 http://127.0.0.1:8000，使用页面顶部的语言选择器切换简体中文、English 和日本語。

提交前执行严格检查：

./scripts/validate.sh

仓库结构

.
├── docs/
│   ├── chapters/            # 十章正式正文
│   ├── guide/               # 目录、阅读建议与 CaseOps 指南
│   ├── toolkit/             # 可复制的工程契约和检查表
│   ├── appendices/          # 术语、许可与引用
│   └── assets/              # 三语 SVG、PNG 与站点样式
├── i18n/                    # 术语规范、图稿翻译与版本同步清单
├── sources/                 # 原始资料与版本溯源
├── scripts/                 # 内容、图稿和构建校验
├── .github/                 # 贡献流程与自动发布
└── mkdocs.yml               # 站点配置

参与贡献

欢迎提交勘误、案例、图解和工程改进。请先阅读贡献指南。涉及代码时，请给出真实文件路径、运行方式、失败路径和验证证据。

翻译贡献请遵循 Translation Guide。中文是内容源，英文文件使用 .en.md 后缀，日文文件使用 .ja.md 后缀；三种语言必须通过结构、链接、图稿和版本同步校验。

许可与作者

本书正文、图表与配套材料采用 CC BY 4.0 许可。复制、分享或改编时，请保留合理署名；第三方材料遵循各自许可。

作者：DataDan

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