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系统化学习路径
从基础概念到高级应用，循序渐进地掌握Agent开发的核心技能，每个阶段都有明确的学习目标和实战项目。
Agent开发从入门到精通
系统学习AI Agent开发，从基础概念到生产部署的完整教程
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📚 教程特色
适合人群
- 有开发经验的工程师：熟悉Python编程，想系统学习Agent开发
- AI应用开发者：了解LLM基础，想深入Agent架构设计
- 技术决策者：需要了解Agent技术栈，进行技术选型
学习收获
完成本教程后，你将能够：
- ✅ 理解Agent的核心原理和架构模式
- ✅ 熟练使用OpenAI API和主流Agent框架
- ✅ 设计和实现复杂的Agent系统
- ✅ 构建多Agent协作应用
- ✅ 将Agent部署到生产环境
- ✅ 评估和优化Agent性能
🗺️ 学习路线
第一阶段：基础入门 🟢
- Agent开发概述
- LLM基础与API使用
- Agent核心概念
第二阶段：核心技能 🔵
- 高级Prompt技术
- Function Calling与工具使用
- 记忆系统与向量数据库
第三阶段：框架应用 🟡
- LangChain框架
- CrewAI框架
- 其他主流框架
第四阶段：高级应用 🟠
- Agent架构设计
- 多Agent协作
- 生产部署
第五阶段：前沿探索 🔴
- Agent评估与优化
- Agent安全与伦理
- 自主Agent与未来趋势
🛠️ 技术栈
本教程使用以下技术栈：
| 类别 | 技术 |
|---|---|
| 编程语言 | Python 3.10+ |
| LLM服务 | OpenAI API (GPT-4) |
| Agent框架 | LangChain, CrewAI, AutoGPT |
| 向量数据库 | Chroma, Pinecone |
| 部署 | Docker, FastAPI |
📖 如何使用本教程
- 按顺序学习：章节之间有递进关系，建议按顺序学习
- 动手实践：每个实战项目都要亲自完成
- 深入思考：理解原理比记住代码更重要
- 举一反三：尝试修改示例代码，探索更多可能
🤝 参与贡献
欢迎提交Issue和Pull Request来完善本教程：
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- 有好的建议？提交PR
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📜 许可证
本教程基于 MIT 许可证 开源。