学习指南
这里不是一篇单独的科普文章，而是整套 AI Agent Guide 的学习入口。
如果你希望系统理解从 LLM 到 Agent 工程实践的完整链路，这一页会告诉你应该先学什么、后学什么，以及每个模块的作用。
项目定位
AI Agent Guide 关注的是“能落地的 AI Agent 学习路径”：
- 先建立整体认知和模型基础
- 再进入 Agent、Memory 和多 Agent 机制
- 最后回到工具、框架、评估与工程实践
我们的目标不是堆砌热点名词，而是帮助你形成一条可持续推进的学习路线。
适合谁学
以下三类读者会最适合从这里开始：
- 想从零搭建 AI 学习路径的自学者
- 已有基础编程能力，准备转向 AI 开发的工程师
- 学过一些模型概念，但缺少系统工程视角的学习者
如果你目前最薄弱的是编程和脚本基础，建议先补齐基础编码能力后再进入主线。
学习路线
推荐按下面的顺序推进主线：
| 阶段 | 重点模块 | 你会建立的能力 |
|---|---|---|
| 第 0 阶段 | 编程与脚本基础 | 补齐脚本、文件、JSON 和基础工程能力 |
| 第 1 阶段 | 序章 | 建立 AI 原生开发的整体认知 |
| 第 2 阶段 | 语言模型基础 | 理解 LLM 与上下文窗口 |
| 第 3 阶段 | Agent 核心机制 | 理解 Tool Use、上下文工程与闭环系统 |
| 第 4 阶段 | Memory / 多 Agent | 处理复杂任务中的记忆、检索与协作 |
| 第 5 阶段 | 工具与框架 / 评估与进化 | 建立真实工作流与持续迭代能力 |
更完整的章节地图见 学习路线图。
先学什么
如果你还不确定该从哪里开始，可以按下面的判断方式：
- 没有脚本基础：先补基础编程与文件处理能力
- 已在使用聊天模型，但概念不稳：先看 序章
- 已懂一点模型，但不会做系统：先看 Agent 核心机制
- 想补整体顺序：看 学习路线图
如何使用本站
为了让学习路径更稳定，建议采用“主线学习 + 配套实践”的方式：
- 先读课程首页，明确本阶段目标
- 再按顺序学习正文，不要跳过基础章节
- 每学完一节，自己运行一次示例代码
- 用小项目或练习把知识固定下来
- 每完成一个阶段，再进入下一个模块
更具体的使用建议见 如何使用本知识库。
模块导航
当前站点的主线模块如下：
- 序章：先看清范式变化和 AI 原生思维
- 语言模型基础：建立对模型与上下文的稳定理解
- Agent 核心机制：理解 Agent 的最小闭环
- Memory 体系：理解记忆系统和 RAG
- 多 Agent 系统：理解复杂任务的拆分与协作
- 工具与框架：理解工具层和框架层的决策
- 评估与进化：建立评估和优化方法
我们的特色
- 不是只讲工具，而是先讲清楚系统为什么会这样工作
- 需要先修基础的读者，仍然应该先补齐脚本、文件和基本工程能力
- 页面风格更接近知识站和教材，而不是产品宣传页
下一步建议
你可以从下面三页继续：