这个学习计划分为四个阶段，每个阶段都有明确的学习目标和推荐的实践项目。

阶段一：基础奠定（4-6周）

目标： 掌握AI Agent开发的核心编程基础和基本概念。

课程 1：Python 高级编程与工程实践

内容

异步编程（asyncio）、RESTful API 开发（FastAPI）、容器化（Docker）。

为什么重要？

这是构建高效、可扩展 Agent 服务的基础。Agent 经常需要同时处理多个请求和外部 API 调用，异步编程是关键。FastAPI 和 Docker 则是将 Agent 服务化、可部署的必备工具。

实践项目

用 FastAPI 和 Docker 构建一个简单的 Web API，接收文本输入并返回处理结果。

课程 2：大语言模型（LLM）与提示工程（Prompt Engineering）

内容

LLM 基本原理、提示工程技巧（如 Chain-of-Thought, ReAct）、OpenAI API 或其他开源 LLM API 的调用。

为什么重要？

LLM 是 Agent 的“大脑”。掌握提示工程，就是掌握了与这个“大脑”沟通的语言，能有效提升 Agent 的规划和决策能力。

实践项目

  1. 使用 ReAct 框架构建一个简单的天气查询 Agent，它能够理解“明天上海天气如何？”并调用天气 API。
  2. 设计一套提示词模板，让 Agent 能将复杂问题（如“帮我写一篇关于AI的300字科普文”）拆解为多个子任务。

阶段二：核心技能掌握（6-8周）

目标： 深入理解并掌握 Agent 开发的核心框架和技术栈。

课程 3：Agent 开发框架实战（LangChain/LlamaIndex）

内容

深入学习LangChain的核心组件（Chains, Agents, Tools, Memory, RAG），或 LlamaIndex 的数据索引和检索功能。

为什么重要？

这些框架大大简化了 Agent 的构建过程，是当前行业的主流工具。熟练掌握至少一个框架，是入行的硬性要求。

实践项目

基于 LangChain/LlamaIndex 构建一个 RAG 问答 Agent：

  • 任务： 爬取某个技术博客网站的所有文章，使用 LlamaIndex 构建一个向量索引。
  • Agent 能力： 当用户提问时，Agent 能够从索引中检索相关文章段落，并结合 LLM 生成高质量答案。

课程 4：记忆与状态管理（向量数据库）

内容

学习向量数据库（如 Milvus, ChromaDB）的原理和使用。理解长期记忆与短期记忆在 Agent 中的作用。

为什么重要？

向量数据库是实现 Agent 长期记忆和 RAG 技术的关键。

实践项目

  • 任务： 扩展上一个项目，让 Agent 具备长期记忆能力。
  • 实现： 每次用户提问后，将用户问题和 Agent 的回答都嵌入并存储到向量数据库中。在后续会话中，Agent 能够检索这些历史对话，从而提供更连贯、更个性化的服务。

阶段三：高级与应用拓展（6-8周）

目标： 掌握复杂 Agent 系统的构建，并开始探索多 Agent 协作和模型优化。

课程 5：多 Agent 协作系统实战（AutoGen/CrewAI）

内容

学习多 Agent 协作原理，掌握 AutoGen 或 CrewAI 框架的使用。理解如何进行角色分工、任务分配和冲突解决。

为什么重要？

复杂任务（如规划一次旅行或进行市场调研）通常需要多个 Agent 协同完成。这是当前 AI Agent 领域最前沿和最热门的方向之一。

实践项目

  • 任务： 构建一个“旅游规划”多 Agent 系统。
  • 角色分工：
    • 天气查询 Agent： 负责查询目的地的天气。
    • 酒店预订 Agent： 负责调用酒店 API 查找酒店。
    • 美食推荐 Agent： 负责从 Yelp 等网站上抓取餐厅信息和评论。
  • 实现： 让这三个 Agent 互相协作，最终给出一个完整的旅游攻略。

课程 6：模型微调与LLMOps

内容

学习 LoRA/QLoRA 技术进行模型微调。了解 LLMOps（模型监控、A/B 测试、CI/CD）的基本概念和实践。

为什么重要？

针对特定领域的微调能显著提升 Agent 的性能和专业性，而 LLMOps 则是将 Agent 系统投入生产环境并持续优化的保障。

实践项目

选取一个开源小模型（如 Llama-2-7b），使用一个垂直领域的专业数据集（如法律文档），对模型进行微调，并用评估指标验证效果。

阶段四：实战与职业发展

目标： 积累项目经验，将所学知识应用于实际场景，并保持对行业前沿的关注。

项目实战

参与一个开源项目（如 MetaGPT, ChatDev），或者从头设计并实现一个完整的、端到端的 AI Agent 项目，例如：

  • 一个自动化的电商客服 Agent，能够处理商品查询、订单状态跟踪和退货申请。
  • 一个智能投顾 Agent，能够根据用户风险偏好和市场数据生成投资组合建议。

持续学习

  • 关注 Agentic RAG 等最新技术动向。
  • 定期阅读 arXiv 上关于 AI Agent 的最新论文。
  • 参与 Kaggle 或其他数据科学竞赛，提升实战能力。

这个学习计划将帮助你从一个对AI Agent感兴趣的入门者，逐步成长为一名具备完整知识体系和实战经验的专业开发者。