🤖 AI Agent 学习笔记

从今天开始，系统记录 AI Agent 的学习过程。持续更新中…

学习路线

1. 打好基础

• 什么是 AI Agent：概念、演进、与大模型的区别
• 大模型基础：Token、上下文、推理与幻觉
• Prompt 工程：结构化提示、思维链、few-shot

2. 深入核心机制

• 规划 Planning：任务拆解、反思与重试
• 记忆 Memory：短期/长期记忆、向量检索
• 工具调用 Tools：Function Calling、RAG、MCP
• 多智能体 Multi-Agent：协作模式与消息传递
• Agent 评估与安全

3. 工程实战

• Agent 框架对比：LangGraph / Dify / Coze / AutoGen
• 从零搭建一个 AI Agent
• 实际项目复盘

笔记入口

笔记写好后会出现在这里，点击侧边栏「学习路线」下的目录即可阅读。