track-core — 模块 08 专项汇报（独立文件，不动 track-core.md）

模块 08 — ✅ 完成

• 产出文件：
• 08-agents/README.md（主课；3 张 Mermaid 图：workflow vs agent 对比、agent loop 状态图、orchestrator-workers；bad vs better 3 案例；tradeoffs 总表；common mistakes 8 条；英文术语段；认证相关性；与模块 04/09 衔接）
• 08-agents/examples/01_agent_loop_simulator.py（无 key，已实跑通过：agent loop 五要素 + 全部五类停止条件——TASK_COMPLETE / MAX_ITERATIONS / BUDGET_EXHAUSTED / HUMAN_REJECTED / ESCALATED_TO_HUMAN）
• 08-agents/examples/02_workflow_vs_agent_decision.py（无 key，已实跑通过：官方决策阶梯编码为规则引擎，8 场景全数判对；含 orchestrator-workers vs parallelization 的关键判别属性 subtask_set_varies）
• 08-agents/examples/03_orchestrator_workers_skeleton.py（无 key，已实跑通过：编排器动态分解 + workers 线程池真并行 + context isolation（transcript 不回传）+ 内嵌 evaluator-optimizer 精修环；4 个 # <-- LLM call 替换点标注）
• flashcards/flashcards-08.csv（27 张，列头与既有文件一致）
• 08-agents/questions/exam-style.md（8 单选 + 4 道 workflow vs agent / 编排模式选型场景决策题 S1–S4，每道含完整八要素；答案+逐项解析在文末独立小节）
• 08-agents/questions/architect-questions.md（8 问，讲解要点+来源）
• 08-agents/labs/lab.md（Lab A–C 无 key 复用三个示例；Lab C 含需 key 的可选进阶；Lab D 纸面实验连接模块 04）
• glossary/glossary-08-agents.md（新建独立文件，未动 glossary-core.md；「## 模块 08 — 智能体」24 条）
• sources/sources-08-agents.csv（新建独立文件，未动 sources-core.csv；A01–A08 全 VERIFIED、accessed=2026-08-30）
• 来源核验（8 条全为官方源，2026-08-30）：
• A01 Building Effective Agents：仍在线、仍是现行参考；页首新增编者注——文中工具生态自 2024-12 已大变，现行做法见 Managed Agents（已在 README §0 与 sources 双源并记：模式分类法有效，工具/产品细节以较新源为准）
• A02/A03 Managed Agents（工程文+文档，较新源）：session/harness/sandbox 三接口、brain-hands 解耦、Messages API vs Managed Agents 选型、beta header managed-agents-2026-04-01、不适用 ZDR/BAA
• A04 multi-agent research system：90.2%、token 方差 80%、4×/15× token、并行化省时 90%、委派四要素、投入度分级、~20 条小样本评估、不适合共享上下文/强依赖
• A05 memory tool：memory_20250818、client-side、/memories、路径穿越防护、Claude 4+
• A06 Agent SDK overview：platform.claude.com 301 → code.claude.com（双域名已记）；agent 官方定义（plans its own steps）
• A07 effective context engineering：极简 agent 定义、context rot、compaction/结构化笔记/子代理三件套
• A08 Agent SDK subagents：context isolation 等四收益、AgentDefinition、subagent 不继承父对话
• 无官方源冲突需要仲裁；BEA 与 Managed Agents 编者注属「新旧并存」，处理方式为双源并记并按「模式 vs 工具」分层引用
• 示例实跑结果（本机 Python 3.12，纯 stdlib）：三个脚本 exit=0——01（136 行输出，5 类停止条件全部断言通过）；02（8/8 场景与官方决策阶梯一致，含自检断言）；03（编排+精修环断言通过）。py_compile 全部通过；已清除 __pycache__
• 待协调者验收：

1. 无 key 示例可复跑验证（cd 08-agents/examples && python3 01_agent_loop_simulator.py 等）
2. README 中 planner-executor / manager-worker 的处理口径：按任务要求逐个讲了，但已明确标注「BEA 五模式未单列、为业界同族叫法」，orchestrator-workers 为官方词——请确认该表述符合验收口径
3. flashcards-08.csv 的 certification_domain 统一用了 Agents & Orchestration（新值，06 用的是 MCP & Tools）；合并 flashcards.csv 时归入相应域
4. glossary-08-agents.md / sources-08-agents.csv 为独立新文件，待协调者合并入 GLOSSARY.md / sources.csv（合并时注意 A01 与 sources.csv 已有 S006 是同一 URL，建议保留两处或以 S006 为主记录并在 notes 交叉引用）
5. 环境变量写法全仓库统一 os.getenv("VAR")；本轮实配发现平台管道确实会把 api_key = os.getenv(...) 赋值形态破坏成 ***（track-core.md 记录的 04 示例同款事故），03 脚本最终版已规避该形态（key 读取说明改为注释性措辞，不含赋值模式）

• 遗留问题：无（模块 08 范围内 9 项交付齐备；模块 07 状态见 track-core.md，非本 run 职责）