AI Agent 教程
从智能体的基本概念、核心组件到工具调用、记忆与生产实践，按主题拆成可直接阅读的 AI Agent 学习路线。
Syllabus
课程目录
每课一个文件夹，内容参考菜鸟教程 AI Agent 系列主题重新整理，并加入结构化示例。
第一阶段
基础篇
17 课01AI Agent 简介基础篇理解智能体的基本概念与价值02AI Agent 核心组件基础篇了解感知层、大脑、工具、记忆、规划五大组件03AI Agent 术语基础篇掌握 AI Agent 领域的核心术语与概念04AI Agent 工作原理基础篇理解 Agent 的 ReAct 循环与 Python 实现05AI 底层架构基础篇理解从基础模型到智能体应用的五层架构06大语言模型基础基础篇理解 LLM 的工作原理、Transformer 架构与 API 调用07大模型多模态基础篇理解多模态模型的概念、发展与应用08提示词工程基础篇掌握编写高质量提示词的技巧与方法09Token (词元)基础篇理解 Token 的概念、切分方式与重要性10推理与规划基础篇理解 CoT、ReAct、Plan-and-Execute 等推理框架11向量数据库基础篇理解向量数据库的原理、索引算法与应用场景12RAG 与知识检索基础篇掌握 RAG 架构、文档切分、向量检索与进阶优化13Agent 上下文工程基础篇系统化设计和优化 Agent 的上下文信息14Agent 架构基础篇理解六种主流 Agent 架构的原理与选型15AI 工作流基础篇掌握 AI Workflow 的六大模式与主流框架16Harness Engineering基础篇理解驾驭工程的概念、四大护栏与行业共识17Loop Engineering基础篇理解循环工程的概念、六大要素与构建方法