从新手到专家：12 步掌握 AI Agent 开发

学习路径概览

这套 12 步路径从零基础到能够独立构建 Agentic 系统：

基础阶段（Step 1-4）

Step 1: 编程基础

• Python 基本语法和数据结构
• API 调用和 JSON 处理

Step 2: 理解 LLM

• Transformer 架构基本概念
• Token、上下文窗口、Temperature

Step 3: Prompt Engineering

• Zero-shot / Few-shot 提示
• Chain-of-Thought 推理
• System Prompt 设计

Step 4: API 集成

• OpenAI / Anthropic SDK 使用
• 流式输出处理

进阶阶段（Step 5-8）

Step 5: RAG 基础

• 向量嵌入和相似度搜索
• 文档切分策略

Step 6: 工具使用（Function Calling）

• 定义工具 Schema
• 处理工具调用循环

Step 7: 简单 Agent

• ReAct 模式实现
• 观察-思考-行动循环

Step 8: 记忆系统

• 短期记忆（对话上下文）
• 长期记忆（向量数据库存储）

高级阶段（Step 9-12）

Step 9: 多 Agent 系统

• Agent 间通信协议
• 任务分配和结果聚合

Step 10: Agentic RAG

• Agent 自主决定检索策略
• 迭代优化检索结果

Step 11: 评估和监控

• Agent 行为评估指标
• 成本和延迟监控

Step 12: 生产部署

• 错误处理和重试
• 并发控制和限流

推荐资源

每个步骤都配有实战项目和代码示例，建议按顺序完成。

来源: @shao__meng 的学习路径推荐