重构：升级为可验证的 Agent Engineering Lab V2

[estelledc]

目标

把按框架 API 组织的 V1 教程重构为可执行、可评测、可回归的 Agent Engineering Lab V2，同时完整保留 V1 历史。

主要变化

• 用 v1-legacy 标签和 legacy/v1/ 冻结旧教程
• 新增框架无关的 RunRequest、Budget、Evidence、Artifact、RunResult 和工具合同
• 提供 deterministic workflow、LangChain agent、显式 LangGraph 三种运行边界；Deep Agents 保持可选
• 删除模型可控 eval()，改为受限 AST 计算器；fixture search 明确标注离线合成证据
• 增加上下文权限、工具预算、引用校验、提示注入隔离、审批/恢复与版本化记忆
• 建立 PASS / FAIL / UNKNOWN / ERROR 四态评测、18 条快速回归运行与 verification passport
• 从 curriculum/labs.yaml 生成 15 个核心实验和 10 个前沿实验
• Pages CI 在 Python 3.11/3.13 干净环境安装锁文件、执行完整离线门禁，再构建和部署站点

本地验收

• uv sync --frozen
• uv run agent-lab verify
  • 37/37 tests
  • coverage 91.26%
  • mypy: 36 source files passed
  • fast eval: 18 case-runs, pass rate 1.0
  • unknown rate 0.0, evaluator error rate 0.0
• Jekyll production build
• rendered site contract: 25 lab pages
• HTML-Proofer: 43 HTML files, 67 internal links
• wheel 在独立 Python 3.11 环境完成离线运行
• 本地 Agent Server 完成 assistant 注册与 /runs/wait 冒烟

边界

本 PR 的强制门禁完全离线，不需要 API Key。真实模型 smoke、LangSmith online eval 和生产 Agent Server 部署仍明确记录为 UNKNOWN；本次生产部署对象是 GitHub Pages 课程站。