阿里面试官： 如何设计一个 Agent 工具？工业级实战：本地工具 + MCP 混合工具底座设计

原理：对话历史快塞满窗口时，不直接删除最早的内容，而是把前面一段对话总结成一条短摘要，用摘要替换原始记录。优点：压缩长度的同时，尽量保住任务目标、风格要求、已确认结论缺点：多一次模型调用，摘要质量直接影响后续效果适用场景：项目规划、长篇创作、长任务类 Agent第 0 层拼速度，第 1 层拼长任务稳定性，第 2 层拼会话连贯性，第 3 层拼个性化体验。少了第 1 层，做不了长任务；少了第 3 层，

Harness 架构 与 LangChain、LangGraph 三者联动 的底层逻辑 。<Harness 学习圣经> 之二

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大语言模型（英文：Large Language Model，缩写LLM），即大型语言模型 (LLM)，大型语言模型 (LLM) 之所以大，是指 具有大规模参数和复杂计算结构（超过 10 亿个参数），LLM通常基于 Transformer 模型架构，由深度神经网络构建，对海量数据进行预训练处理。LLM的特点是规模庞大，包含数十亿的参数，帮助它们学习语言数据中的复杂模式。大模型的底层转换器包含一系列神

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