Agent = LLM + 上下文 + 工具；Harness 工程才是竞争力
逐项正文验收、真实 API 状态与证据路径见 EXPERIMENT_LEDGER.md。其中实验 1-1 的五臂正式运行已完成， 但“去掉 reasoning 必然退化”没有在该次运行中复现；实验 1-3 已按作者批准的多提供商 政策验收：官方 OpenAI 路径保留但仍受配额阻塞，阿里云百炼 qwen3.7-plus 的 Responses API（hosted web_search + code_interpreter）实测通过全部验收门。
正文用短 skeleton 解释控制流；实验目录承载完整 SDK 适配、日志和验收。无需逐行读完每个文件，建议按三层推进：
- Starter：先读目标、最小命令和验收条件，推荐从 context 开始；
- Builder：沿 main.py 的入口追踪上下文、工具调用和消融变量，再看 web-search-agent 的多轮循环；
- Maintainer：最后阅读 tests/、证据 manifest、失败回退和 provider adapter。
首次阅读可跳过凭据加载、展示层和 provider 兼容代码；当你要复现实验数字时，再回到 验收台账。
| 编号 | 项目 | 类型 | 一句话说明 |
|---|---|---|---|
| 1-1 | context | ✅ | 系统性消融实验展示 Agent 上下文各组件的重要性；支持阿里云百炼直连 Qwen、SiliconFlow Qwen、字节 Doubao、月之暗面 Kimi 等多提供商 |
| 1-2 | web-search-agent | ✅ | Kimi K3 模型即 Agent，具备基础深度搜索能力，能进行多轮搜索和信息整合 |
| 1-3 | search-codegen | ✅ | 模型自主多轮搜索 + 服务端代码执行的 Deep Research 闭环，先澄清意图再执行；官方 GPT-5.6 路径保留，阿里云百炼 qwen3.7-plus（hosted web_search + code_interpreter）实测通过东盟首都距离与比特币技术分析全部验收门 |
| 7-1, 7-2 | learning-from-experience | ✅ | 10,000 局 Q-learning + 100 局评估与官方 Kimi K3 第一局双臂实测已验收；证据记录 Kimi 17 步成功、零 fallback 及历史点估计差异 |
| 图标 | 类型 | 含义 |
|---|---|---|
| ✅ | 可独立运行 | 本仓库自带完整代码，配置好 API Key 即可运行 |
| 📖 | 复现指南 | 依赖需自行 git clone 的外部仓库（训练框架、评测基准等） |
| 🚧 | 设计文档 | 仅包含架构与实现方案，可运行代码仍在完善中 |