招募 50 位 Early Reader
这本书写到这里，我想招募 50 位 Early Reader。
书名：
《Agent Runtime 工程化：生产级 AI Agent 架构、运行时与工程实践》
仓库：
https://github.com/zeeklog/agent-runtime-engineering
先说清楚。
我不是在找'夸夸群'。
我需要的是能挑错、能提问、能把书稿拉回真实工程的人。
为什么招 Early Reader
Agent Runtime 这件事很容易写飘。
一不小心就会变成：
概念很多
框架很多
图很多
但读者看完不知道怎么改代码
这不是我想写的书。
我想写的是一本能帮助读者从 Agent Demo 走向生产级 Runtime 的工程书。
它必须回答真实问题：
工具为什么会重复执行？
checkpoint 到底存什么？
MCP 工具怎么做信任分层？
Context Builder 为什么要有 debug report？
Sandbox 应该落在 Harness 还是 Runtime？
Eval 怎样防止'感觉变好'？
Trace 怎样把失败转成回归用例？
这些问题不能只靠我一个人在文档里想。
需要读者把它拿回自己的项目、自己的事故、自己的疑问里撞一撞。
适合谁
我希望 Early Reader 主要来自这几类人：
写过 Agent demo，正在考虑上线的人
在做 coding agent、IDE agent、内部工具 agent 的工程师
正在接 MCP、LangGraph、OpenAI Agents SDK、Vercel AI SDK 的开发者
需要评审 Agent 权限、安全、恢复、成本的技术负责人
有 TypeScript / Node 基础，愿意看代码和类型定义的人
你不需要是 AI 研究员。
但最好愿意看工程细节。
这本书不是 prompt 灵感合集。
它会讲 RunState、ToolResult、PermissionDecision、Checkpoint、TraceSpan、EvalCase。
如果你喜欢这些东西，我们可能很合拍。
不适合谁
如果你只想要：
3 天精通 Agent
一套万能提示词
复制粘贴就能商用的框架
不用写代码也能做生产级 Agent
这本书大概率不适合你。
它会比较工程化。
也会承认很多麻烦事：
权限很麻烦
恢复很麻烦
上下文很麻烦
评测很麻烦
安全边界很麻烦
但这些麻烦，正是生产级 Agent 绕不过去的地方。
Early Reader 需要做什么
不需要每天打卡。
也不需要写长评。
我希望你能做三类反馈。
第一类，指出看不懂的地方。
比如：
这个术语太早出现了。
这段代码缺少前置解释。
这里没说清 Runtime 和 Workflow 的区别。
这个图看起来像在重复上一章。
第二类，指出不真实的地方。
比如：
真实项目里 shell policy 不会这么简单。
MCP Server 信任分层还要考虑 OAuth。
checkpoint 这里没有处理用户同时改文件。
eval 这里对 flaky case 写得太乐观。