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AI Agent 学习地图¶

从“LLM 是什么、token 怎么算”,一路走到自己打造多 agent 系统。

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🤖 先懂一件事：AI Agent 是什么？¶

AI Agent（AI 智能体）是能为了人的目标，自己判断下一步并采取行动的 AI 系统。人给它目标后，它会读取当前情况、需要时使用工具，再根据结果继续、修正、停止，或把控制权交还给人；它可以自动替人完成工作，但只能在规则和权限内行动。

Track A — CLI 高手

把 Claude Code 这类 CLI agent 用到极致:工作流、production 化。

从 A1 开始
Track B — Agent 建构者

从工具调用,一路写到多 agent 协作、写自己的 MCP server。

从 Stage 3 开始

Stage 0 — 基础准备

先确认 Python、Git、API 是否准备好；会了就跳过。

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Stage 1 — LLM 基础

token、context、模型怎么挑。

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Stage 2 — Prompt 设计

把需求讲清楚,让模型稳定产出。

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Stage 3 — 工具使用与第一个 Agent Loop

让 LLM 会用工具,写出第一个 agent。

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Stage 4 — Workflow Graph 与 Agent 框架

LangGraph、AutoGen、Agents SDK 怎么选。

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Stage 5 — Claude Code 生态

CLI agent、MCP、Skills、subagent。

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Stage 6 — 记忆 / RAG

让 agent 记得住、查得到。

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Stage 7 — Agent Production Engineering

把 loop、workflow graph、harness 与多 agent 协作做得稳定。

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Stage 7.5 — 进阶概念阅读站

一次挑一个进阶概念，判断系统是否真的需要。

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Stage 8 — Agent 界面

Computer Use、Browser Use、Sandbox。

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三语对照、每阶段附动手练习。想看完整介绍与目录 → 项目说明。