免费开源 · 8 阶段完整路径 · 双轨制学习

AI Agent 系统学习路线图

从「LLM 是什么」到「能设计多 Agent 协作系统」的完整路径。8 个阶段、两条学习轨道、145+ 精选项目、5 条身份延伸路线。适合有基本 Python 能力的开发者、研究生和自学者。

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8
学习阶段
145+
精选项目
2
学习轨道
27
动手练习

两条学习轨道

共用 Stage 0-2 基础，之后根据你的目的选择路径

Track A

CLI Power User — 想用现成 Agent 高效工作

学习使用 Claude Code、Codex、OpenCode 等 CLI Agent，搭建可重复使用的工作流程，接入 MCP 和 CI 自动化。适合不想写代码但想让 AI 帮干活的人。

Stage 0-2 基础 A1 选 CLI A2 工作流 A3 生产集成 Stage 5 生态 Stage 8 界面

预估 8-10 周

Track B（主路线）

Agent Builder — 想从零打造自己的 Agent

学习 Tool Use、ReAct、主流框架（LangGraph/CrewAI/AutoGen）、Memory/RAG、多 Agent 编排和生产部署。适合想成为 Agent 系统架构师的开发者。

Stage 0-2 基础 Stage 3 工具使用 Stage 4 框架 Stage 5 生态 Stage 6 RAG Stage 7 多Agent Stage 8 界面

预估 16-22 周（兼职 5-7 个月）

完整课程大纲

从基础准备到 Agent Interfaces，每阶段都有必修项目和延伸阅读

Stage 0 1-2 周 · 基础准备

Python · CLI · Git · API · JSON

0
环境准备30-45min

申请 API Key、安装 Python、运行第一个 LLM Hello World

1
Python 基础按需

函数、API 调用、JSON 处理——会了就跳过

2
Git 与 CLI 基础按需

clone、commit、push——基础版本管理

Stage 1 1 周 · LLM 基础

Token · API · 各家 LLM 比较 · 本地 LLM

1
LLM 工作原理30min

什么是 Token、Temperature、Context Window

2
主流 LLM 对比20min

Claude、GPT、Gemini、DeepSeek、本地模型能力差异

3
本地 LLM 运行30min

Ollama、llama.cpp、LocalAI、MLX 安装与使用

Stage 2 1-2 周 · Prompt 工程

系统 Prompt · Few-shot · CoT

1
Prompt 设计原则30min

清晰、具体、角色设定、输出格式约束

2
高级 Prompt 技巧45min

Few-shot、Chain-of-Thought、树状思维

3
从 Prompt 到 Context Engineering30min

Prompt Engineering → Context Engineering → Harness Engineering 三层进化

Stage 3 2-3 周 · 工具使用与第一个 Agent

Function Calling · ReAct · 5 个动手练习

1
Function Calling 基础45min

工具 Schema 设计、参数验证、错误处理

2
ReAct 模式60min

Reasoning + Acting 循环，从零实现 ReAct Agent

3
多工具选择45min

让 Agent 在多个工具中自主选择和组合

4
多步推理60min

Agent 自主规划多步骤任务并执行

5
Schema 设计速查30min

5 条黄金规则 + 5 个常见反模式

Stage 4 2-3 周 · Agent 框架

LangGraph · AutoGen · CrewAI · Smolagents

1
LangGraph 图式工作流60min

节点、边、状态管理、条件分支

2
CrewAI 角色协作45min

Agent 角色定义、任务委派、协作流程

3
AutoGen 多 Agent 对话45min

群聊模式、用户代理、代码执行

4
Smolagents 轻量级方案30min

极简框架对比，何时选择轻量方案

Stage 5 3-4 周 · Claude Code 生态

MCP · Skills · Plugins · Subagents

1
MCP 协议深度解析60min

Tools/Resources/Prompts 三大组件，Server/Client 架构

2
MCP Server 开发60min

从零构建 MCP Server，连接 Notion/Obsidian/Excel

3
Skills 与 Plugins45min

Claude Code 技能系统，编写自定义 Skill

4
Subagent 调度45min

15 个即用型 Subagent dispatch recipe，组合与 Debug

Stage 6 2 周 · 上下文管理：RAG 与 Memory

向量数据库 · 长期记忆 · Contextual Retrieval

1
Embedding 与向量数据库45min

Chroma、Pinecone、Milvus 选型对比

2
Chunk 策略优化30min

语义分块、重叠窗口、分块大小选择

3
Agent 记忆系统45min

工作记忆、短期记忆、长期记忆、人格记忆、流程记忆、实体记忆

4
完整 RAG Pipeline60min

检索 → 重排序 → 生成的端到端实现

Stage 7 2-4 周 · 多 Agent 系统与生产

多 Agent 编排 · 评估 · 可观测性 · SDK 进阶

1
多 Agent 辩论模式45min

多个 Agent 各自给出答案，通过辩论选出最优解

2
Agent 评估体系45min

准确率、工具调用成功率、用户满意度指标

3
可观测性与 Trace45min

Langfuse 等工具监控 Agent 运行链路

4
SDK 进阶与部署60min

流式输出、缓存、重试、生产环境部署

Stage 7.5 1 周 · 进阶概念（纯阅读）

工作边界 · PAR Loop · Agent-as-Judge · 12 个进阶概念

1
12 个进阶 Agentic Concept60min

工作边界定义、PAR 循环、Agent 评判机制等

Stage 8 2-3 周 · Agent Interfaces

Computer Use · Browser Use · Code Sandbox

1
Computer Use Agent60min

视觉理解屏幕、鼠标点击、键盘操作的 Agent

2
Browser Use45min

自动化网页操作、数据抓取、UI 测试

3
Code Sandbox45min

E2B 沙箱、安全代码执行、隔离环境

学习资料下载

全部资料为 Markdown 格式，可用 Typora、Obsidian 或任意 Markdown 编辑器打开

S0 基础准备
Stage 0: 基础准备 环境搭建指南
S1 LLM 基础
Stage 1: LLM 基础 AI 术语表（30+ 词）
S2 Prompt 工程
Stage 2: Prompt 设计 Schema 设计速查表
S3 工具使用与第一个 Agent
Stage 3: 工具使用 练习：多工具选择 练习：ReAct 从零实现 练习：多步推理
S4 Agent 框架
Stage 4: 主流框架 练习：同 Agent 两框架对比 练习：图式工作流
S5 Claude Code 生态
Stage 5: 生态系 MCP/Skills 目录（62 条） Subagent Cookbook（15 个 recipe） Subagent 进阶 Tool Calling Tutor Skill
S6 RAG 与记忆
Stage 6: Memory & RAG 练习：Embeddings 练习：完整 RAG Pipeline 练习：长期记忆
S7 多 Agent 与生产
Stage 7: 多 Agent 生产 Stage 7.5: 进阶概念 练习：多 Agent 辩论 练习：评估体系 练习：生产部署
S8 Agent Interfaces
Stage 8: Agent 界面 5 种 Agent 类型 Mental Model
Track CLI Agent 路径
A1: CLI Agent 介绍与选择 A2: CLI 工作流模式 A3: 生产集成 7 大 CLI Agent 对照
Cook Cookbook 与教程
6 个 Step-by-Step Recipe 如何正确使用动手练习 7 步打造第一个 AI Agent

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5 条身份延伸路线

走完主幹后，根据你的身份选择延伸方向

🔬 研究人員

文献整理 · Paper 写作 · Multi-Agent Review

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💻 開發者

Cursor · Aider · CLI Delegation · Code Review

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🎓 教師

备课 · 投影片 · 学生 Feedback · Prompt 模板

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📊 知識工作者

Email · 会议记录 · Report 自动化

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👥 日常使用者

写信 · 学习 · 隐私场景 · CLI Agent 入门

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