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AI Agent 學習地圖

從「LLM 是什麼、token 怎麼算」,一路走到自己打造多 agent 系統。

開始學習 完整路線圖

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8階段

240+精選專案

23動手練習

3語言

選一條學習路線

• Track A — CLI 高手

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  把 Claude Code 這類 CLI agent 用到極致:工作流、production 化。

  從 A1 開始

• Track B — Agent 建構者

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  從工具呼叫,一路寫到多 agent 協作、寫自己的 MCP server。

  從 Stage 3 開始

8 個階段,循序漸進

• Stage 1 — LLM 基礎

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  token、context、模型怎麼挑。

  進入

• Stage 2 — Prompt 設計

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  把需求講清楚,讓模型穩定產出。

  進入

• Stage 3 — 工具呼叫

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  讓 LLM 會用工具,寫出第一個 agent。

  進入

• Stage 4 — Agent 框架

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  LangGraph、AutoGen、Agents SDK 怎麼選。

  進入

• Stage 5 — Claude Code 生態

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  CLI agent、MCP、Skills、subagent。

  進入

• Stage 6 — 記憶 / RAG

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  讓 agent 記得住、查得到。

  進入

• Stage 7 — 多 Agent

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  harness、多 agent 協作、production 化。

  進入

• Stage 8 — Agent 介面

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  Computer Use、Browser Use、Sandbox。

  進入

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三語對照、每階段附動手練習。想看完整介紹與目錄 → 專案說明。