Agent 开发主线

这条主线不再按“先把概念分完”来组织，而是按“每一段学完能做出什么”来组织。

目标只有一个：让程序员一路做出东西，一路建立正确认知，最后拿到能写进简历、能在面试里讲清楚的项目成果。

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新主线路径

Chatbot 与上下文基础 → 单 Agent 基础 → 可用型 Agent → Harness 与外部能力 → RAG 基础 → RAG 优化 → 三个项目实战 → 上线与评估 → 简历与面试

旧的知识点目录仍然保留，但新的推荐入口以这 9 个模块为准。

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模块一览

01 · Chatbot 与上下文基础

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先把环境跑通，再把 LLM 变成一个可对话的 chatbot。你会先分清 LLM、chatbot、Agent、Harness、UI 的关系，再从消息历史自然进入上下文、聊天漂移和上下文压缩。

02 · 单 Agent 基础

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从零做出一个最小但能工作的单 Agent，把模型、多轮循环和工具调用真正接起来。

03 · 可用型 Agent

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把“能跑”升级成“能用”。这一段处理记忆、失败模式、测试、可靠性和可观测性。

04 · Harness 与外部能力

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这一段关注系统边界：什么时候上框架，什么时候接 MCP，什么时候开始考虑多 Agent。

05 · RAG 基础

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先做出最小 RAG pipeline，解决“模型不知道你的私有知识”这个现实问题。

06 · RAG 优化

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把 RAG 从“能查”升级到“更准、更稳、能评估”，重点放在精排、引用和评估。

07 · 三个项目实战

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把前面所有能力并回三个完整项目：Coding Agent、知识库 Agent、多 Agent 协作 demo。

08 · 上线与评估

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把项目推向可上线状态，包括 Eval 体系搭建和上线门槛检查。

09 · 简历与面试

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把项目经历转化成可投递、可表达的求职材料，包括简历包装和面试复盘。

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现在怎么学最顺

如果你是第一次系统学 Agent，按上面的 9 个模块顺序走。

如果你已经会一些基础 API 调用，建议从 02 · 单 Agent 基础 开始，再回补 01 · Chatbot 与上下文基础。

如果你最关心求职结果，至少要完整做完 07 · 三个项目实战、08 · 上线与评估 和 09 · 简历与面试。

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前置要求

• 有编程基础
• 有一种可用的模型访问方式：Anthropic API、兼容 Anthropic API 的国产模型服务，或兼容 OpenAI 的 API
• 愿意边做实验边学，不把课程学成纯概念记忆

学完主线后的直接收益

• 能独立做出 3 类典型 Agent 项目，并写进简历
• 能讲清楚 Tool Use、ReAct、Memory、MCP、RAG、Eval 这些概念到底为什么存在
• 能从“会调 API”进到“会设计和交付 Agent 系统”