下面是一套 第 4 课 Exit Ticket，对应 0-lecture.md 的当前内容。建议把它当成一份“Agent 入门观察卡”，10 分钟够用。重点不是记框架名，而是看你有没有把工具、记忆、工作流和评测串成一个会干活的系统。
Exit Ticket（10 题，开卷）
1) 如果你要用一句话定义 Agent，你会怎么说
请回答：
- Agent 和普通聊天模型最大的区别是什么
- 为什么“会说”不等于“会做”
2) 一个标准 agent 回路里最少要有哪些动作
请用 2 到 3 句话回答：
- 观察、思考、行动这几个步骤怎么连起来
- 为什么这比一次性回答更像“工作流”
3) 为什么 prompt 和 ICL 还是 Agent 的地基
请分别用一句短语解释：
- prompt 在这里扮演什么角色
- ICL 为什么仍然是最轻量的适配方式
4) 推理和 test-time compute 为什么会被拿来单独讲
请回答：
- 模型“想久一点”到底在提升什么
- 它和 agent 行为有什么关系
5) 工具调用为什么让 Agent 真正跨过了一道门槛
请用 2 句话回答：
- 为什么没有工具时，agent 常常只能“空想”
- 工具调用把模型能力往哪一步推进了
6) MCP 为什么最近这么重要
请说明：
- 它在工具生态里解决什么问题
- 为什么它让接入层更标准化
7) 记忆为什么不能省
请用 2 到 3 句话回答：
- context 和 memory 的区别是什么
- memory 主要在帮 agent 记住什么
8) 为什么不能只看问答分数来评 agent
请回答：
- evaluation 为什么要更接近真实任务
- WebArena / WorkArena 这类东西在测什么
9) 框架、模型、工具、评测之间的关系是什么
请尽量口语化：
10) 用一句话把这课讲给同学听
请尽量自然一点：
- Agent 系统真正多出来了什么
- 为什么它不是“更会聊天”这么简单