结合传统开发模式与最新实证研究，分析 AI 如何改变软件交付、研发组织和岗位职责，推演三种可能并存的新模式，并提出企业九十天验证方案与个人能力转型路径。

基于 Halo v2.26.1 固定源码，面向前端开发者讲清 Extension、调谐、PF4J/Spring、Vue UI、配置与权限。包含完整 0—16 节教程、三张交互图，以及可安装的文本分析工具 Demo 与真实测试记录。

本文是一份AI概念与名词速查手册，用大白话解释了入门指南中涉及的AI基础概念、交互模式、通信协议、数据存储、安全、架构设计、基础工具及交互相关等核心术语。涵盖AI Agent（智能体）、LLM（大语言模型）、System Prompt、Token、上下文窗口、Tool Calling、Turn/Step、Plan Mode、Workflow、Subagent、Goal、MCP/ACP协议、Event Sourcing、Sandbox、Plugin、Cordis框架、Scope、Fiber、Compaction、Spill、Guard、Skill、Interactive Approval等关键概念。每个名词均给出简洁定义和类比，帮助读者快速理解术语本质，消除概念混淆。最后附有要点速查表，用一句话概括每个概念，便于随时查阅。

插件开发遵循“能力缝设计模式”，即接口、实现、消费三层分离。实战开发天气查询插件分三步：定义接口（抽象类）、实现服务（调用API）、注册成AI工具（定义参数和执行逻辑）。插件通过`cordis.yml`注册，支持npm或git安装。配置验证使用Schemastery，类似Vue的props校验。用Waterfall事件可在核心流程（如LLM流、工具执行后）插入自定义逻辑。生命周期管理通过`ctx.effect()`自动清理副作用，支持HMR热更新。读者收益：掌握插件开发全流程，能独立编写可扩展的AI插件，并利用示例（如非交互式Agent、MCP记忆服务）快速上手。

本文介绍了AI Agent系统的功能包全景，共约50+个包，遵循“服务定义+实现”模式，通过Cordis插件系统组合。核心骨架位于packages/core。输入输出类让AI能动手：包括Shell执行、文件系统、Web搜索、持久化终端和子进程。智能层提升AI能力：子Agent、计划模式、工作流、技能系统和目标管理。数据层负责存储：统一存储枢纽、会话压缩、溢出存储和附件管理。外部集成层对接MCP客户端、ACP协议、SDK协议和Git钩子。管理类包括后台任务、定时器、设置与凭证。交互与安全层涵盖用户审批、守卫和自修改机制。基础设施提供工具函数、类型RPC、语言服务器、Agent预设、代码执行、云端沙箱和测试支持。

宿主层是AI与外部世界的桥梁，类似BFF层。其核心组件包括WebServer（HTTP服务器，支持路由注册和WebSocket）和ApiProxy（API网关，统一封装Agent创建、消息发送、会话管理等操作）。系统提供基于JSON-RPC的SDK，通过stdin/stdout通信，支持TypeScript和Python客户端开箱即用。ACP协议标准化Agent间的通信，定义握手、会话创建、提示发送等操作。子Agent系统允许主Agent派生子进程或通过ACP连接外部服务并行执行任务。MCP客户端桥接外部MCP服务器，自动注册工具到ctx.tools，扩展能力如npm装包。这些设计使开发者能以简洁接口调度Agent，实现灵活扩展和高效集成。

Harness 通过多层安全机制保护 AI Agent 执行。沙箱系统提供本地、远程和 Windows 三种隔离实现，限制路径、网络、内存和 CPU 使用。凭证管理模块安全存取 API 密钥等敏感信息，采用 POSIX 路径引用。子进程启动前自动清洗含 KEY、SECRET 等敏感词的环境变量及内部 DSH_ 变量。超时控制可配置工具执行、回合和 LLM 调用的超时时间，防止资源耗尽。重复工具调用守卫在工具连续调用 3 次、5 次、8 次时分别给出温和提醒、详细提醒和停止建议。用户审批服务让用户确认敏感操作。安全配置可在 cordis.yml 中设置沙箱策略、超时策略和权限预设。这些机制共同确保 AI 在受控环境中安全运行。