大家好！这周出差了两天，稍微有点忙，所以Agent学习路线出得稍微晚了一点，希望这份学习路线能够帮助大家更好地理解和实现Agent技术，在学习和应用中有所收获
Agent的技术原理
1、技术发展路线：API->LLM->RAG->Copilot->Agent->AGI
2、基础组件：大模型基座；Memory-向量数据库、mysql；Plan-Prompt、CoT、langchain；Tools-搜索引擎、多模态识别、数值计算；
3、技术框架：ReAct、AutoGPT、GPT-Engineer、Multi-Agent、MetaGPT、AutoGen、ChatDEV
4、开发平台：Coze、GPTs、GLMs
Agent的入门版
1、了解agent的定义和原理
2、熟悉OpenAI、斯坦福&微软、清华&智谱、人大的Agent概念
3、理解大模型、RAG、Copilot和Agent的区别
4、数字员工(agent)=学历(大模型)+察言观色(观察)+逻辑思维(推理)+执行(SOP)
Agent的应用场景
1、企业办公自动化、客服助手、AI+教育、软件开发、通用人工智能AGI
2、baidu、google、douyin等平台agent引流
3、搭建一个自定义agent
开源项目参考
1、AgentGPT：基于浏览器的agent方案，用户友好
2、AutoGPT：代码逻辑简单，对开发者友好
学AI大模型的正确顺序，千万不要搞错了
🤔2025年AI风口已来！各行各业的AI渗透肉眼可见，超多公司要么转型做AI相关产品，要么高薪挖AI技术人才，机遇直接摆在眼前！
有往AI方向发展，或者本身有后端编程基础的朋友，直接冲AI大模型应用开发转岗超合适！
就算暂时不打算转岗，了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念，能上手做简单项目，也绝对是求职加分王🔋
📝给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料，手把手帮你快速入门！👇👇
学习路线:
✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型（GPT、文心一言等）特点解析
✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑
✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架（LangChain等）实操
✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用
✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代
✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经
以上6大模块，看似清晰好上手，实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透！
我把大模型的学习全流程已经整理📚好了！抓住AI时代风口，轻松解锁职业新可能，希望大家都能把握机遇，实现薪资/职业跃迁～
