这里为每个学习阶段提供 系统的知识点 和 推荐的学习资源（包括书籍、课程、开源项目、文档），确保你可以快速上手并逐步进阶。
✅ 核心知识：
- Python 基础语法（变量、数据类型、条件语句、循环）
- 函数和模块化编程
- 面向对象编程（OOP）
- 异步编程（
asyncio、threading、multiprocessing）
🎯 学习资源：
✅ 核心知识：
- Transformer 模型基础（Self-Attention 机制）
- Hugging Face 库使用：模型加载、微调、推理
- OpenAI API、Anthropic Claude API、Google Gemini API 调用
- Prompt Engineering（提示词优化）
🎯 学习资源：
LangChain 是 AI Agent 开发的核心框架，帮助你快速构建复杂的智能体系统。
✅ 核心知识：
- LangChain 基础架构：Chains、Tools、Memory、Agents
- LangChain Agents：构建具备多步推理能力的 AI
- LangChain Tools：调用外部 API、数据库、Web 自动化
🎯 学习资源：
✅ 核心知识：
- AI Agent 基础：自主决策与任务型 AI 的区别
- ReAct 框架（Reason + Act）及其工作机制
- AutoGPT、BabyAGI 等自动化智能体架构
🎯 学习资源：
✅ 核心知识：
- 短期记忆：会话历史管理（Buffer Memory）
- 长期记忆：向量数据库（FAISS、ChromaDB）与语义检索
- Memory Stack 设计模式
🎯 学习资源：
✅ 核心知识：
- 调用外部 API（天气查询、金融数据、翻译接口等）
- Web 自动化：Selenium、Playwright 控制网页交互
- 动态代码执行：Python REPL 工具的集成
🎯 学习资源：
✅ 核心知识：
- 强化学习基础：Markov 决策过程（MDP）、PPO 算法
- RLHF（基于人类反馈的强化学习）在智能体优化中的应用
- Fine-tuning 策略：如何优化 Agent 行为
🎯 学习资源：
📌 功能： 基于 LangChain + OpenAI API，开发智能客服系统，支持 FAQ、数据库查询、上下文记忆。
🎯 技术栈： LangChain + FastAPI + ChromaDB
🌐 参考项目： LangChain Customer Support Bot
📌 功能： 让 AI 处理 Excel 数据、生成报告、自动发送邮件。
🎯 技术栈： Python + Pandas + OpenAI API + Selenium
🌐 参考项目： AI Office Automation Bot
📌 功能： 开发语音助手，管理日程、发送提醒、处理邮件。
🎯 技术栈： Whisper + GPT-4 + SpeechRecognition + TTS
🌐 参考项目： Jarvis AI Assistant
✅ 学习多模态模型（如 LLaVA、GPT-4V、Gemini）
✅ 结合视觉、语音、文本处理
✅ 开发具备图像识别、视频分析能力的 AI Agent
🎯 推荐资源：
💡 AI Agent 开发工程师的学习路径：
- 基础： Python + LLM API + Prompt Engineering
- 进阶： LangChain + Memory + Tools + Agents
- 实战： 项目驱动，独立开发 AI Agent
- 高阶： 强化学习 + 多模态 AI
原文链接：https://blog.csdn.net/u013565133/article/details/145591904?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522d174d2df71c2e48b52f42a3573e3eba0%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=d174d2df71c2e48b52f42a3573e3eba0&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-7-145591904-null-null.nonecase&utm_term=AI+AIAgent
