用不到百行纯标准库 Python 手撕 BPE 分词器：训练学合并表与编码贪心重放两个阶段拆开讲，小语料实测编码—解码往返一致，再用反例展示预分词正则为什么必不可少，最后对照 GPT-2 与 cl100k 的字节级 BPE、special token 与数字切分。

模型读到的不是字也不是词，而是 token。本文用 low/lower 语料演示 BPE 合并出词表的过程，解释中文为什么更费 token，以及它对计费、上下文长度和算术能力的影响，文末附代码示例与流程图。

Tokenizer 的工作机制：BPE 分词、上下文窗口与计费逻辑

Agent 工程系统学习第 1 章：从 HTTP 协议层讲透 LLM API——Chat Completions 协议与 role 语义、Function Calling 的"模型选择/代码执行"分工与三大常见错误、SSE 流式手写解析器（含 tool_calls 分块拼接）、token 计量与前缀缓存工程、重试/超时/幂等的错误分类纪律、多模态输入成本。附零框架多轮工具 Agent 实现作业。

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