agentic-control-stack

name: agentic-control-stack description: > Agentic Control Stack 教學框架 — 用控制理論視角解釋 agentic coding system 的設計原理。 涵蓋五層架構（Feedforward Gate / Feedback Loop / Hierarchical Loops / Sensors & Effectors / Human Governance）、 迴路病理學（振盪 / 局部最小值 / 發散）、MAPE-K 基礎，並附 sd0x-dev-flow 完整實作對照。 觸發時機：(1) 使用者要求講解 agentic system 設計原理 (2) 討論 AI coding agent 的控制迴路 (3) 教學或上課需要展示 agentic control stack (4) 討論 MAPE-K、feedback loop、feedforward、 sensor/effector、human-in-the-loop 等概念 (5) 需要生成教學講義或圖表 (6) 詢問控制理論如何落地實作 (7) 想看 sd0x-dev-flow 的實作對照或設計模式 (8) 討論 sentinel 通訊、雙層防禦、auto-loop、hook/rule 設計

Agentic Control Stack

以控制理論視角解釋 agentic coding system 的教學框架。

模式選擇

三種模式

模式一：講義生成 — 生成完整教學素材（純理論）

依序讀取以下 references 並組合成連貫講義：

1. references/mape-k-foundation.md — MAPE-K 基礎（含 motivation bridge）
2. references/five-layers.md — 五層架構
3. references/loop-pathology.md — 迴路病理學
4. references/walkthrough.md — 端到端貫穿案例（修復 API 500 Error）
5. references/diagrams.md — Mermaid 圖表（嵌入對應章節）
6. references/exercises.md — 附加為課後作業

講義組裝規則：

• 建議章節順序：MAPE-K → 前饋 vs 回饋 → 分層迴路 → 手眼系統 → 人的治理 → 病理學（收尾整合）
• 每節必須附上 punchline（一句話總結）
• Mermaid 圖表嵌入對應章節位置
• 使用台灣繁體中文、台灣慣用語，技術名詞保留英文
• 若使用者指定子集主題，只包含該部分

模式二：互動問答 — 針對特定概念深入講解

使用者問到特定層級或概念時：

1. 判斷哪個 reference 檔案包含答案（見下方主題對照表）
2. 只讀取該檔案
3. 搭配範例說明，再主動提供進階探索或圖表選項

模式三：原理 + 實作 — 理論搭配 sd0x-dev-flow 實作對照

在理論基礎上疊加真實實作範例，適合進階學習或實際導入參考。

額外讀取：references/practice-sd0x-dev-flow.md — sd0x-dev-flow 五層映射、sentinel 通訊、雙層防禦、設計模式

組裝策略：

• 每個理論章節後穿插對應的實作段落（例：講完 Feedforward 原理 → 接 pre-edit-guard.sh 實作）
• 實作段落引用 practice reference 中的程式碼片段與對照表
• 收尾加上「設計模式摘要」與「病態防禦對照表」作為實戰 checklist
• 可單獨使用（只輸出實作對照）或合併模式一（理論 + 實作完整講義）

主題對照表

速查：五層一句話

1. 前饋層 — 把能前移的錯誤全部前移；讓 feedback loop 只處理「跑起來才知道」的問題
2. 回饋層 (MAPE) — 觀測→分析→計畫→執行→再觀測；把實際狀態拉回期望狀態
3. 分層迴路 — 內層追速度，中層追完整性，外層追一致性與治理
4. 手眼系統 — 模型是大腦；sensor 和 effector 是眼和手；沒有好的手眼，大腦再強也是在黑箱裡亂摸
5. 人的治理層 — 開發者從「寫 code 的人」變成「設計與調校控制迴路的人」

核心金句

設計 agentic system 的功夫不是把 loop 跑起來，而是把 loop「跑歪」的可能性壓到最低。