# AgentGuide **Repository Path**: wangok666/AgentGuide ## Basic Information - **Project Name**: AgentGuide - **Description**: https://adongwanai.github.io/AgentGuide | AI Agent开发指南 | LangGraph实战 | 高级RAG | 转行大模型 | 大模型面试 | 算法工程师 | 面试题库 | 强化学习｜数据合成 - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: main - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 1 - **Forks**: 0 - **Created**: 2025-11-25 - **Last Updated**: 2025-12-07 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # AgentGuide ![ScreenShot_2025-11-03_185515_441.png](https://youke1.picui.cn/s1/2025/11/03/690889f9b5d71.png)
Agent开发指南 求职导向 完全开源
stars forks

🔥 AI Agent 开发 × 面试求职 = 一站式解决方案

对标 JavaGuide 的 AI Agent 学习指南
从入门到拿 Offer，系统化 + 实战化 + 求职导向

--- ## 💡 核心理念 > **📌 本项目定位：资源整合 + 系统化路径 + 实战导向** > > 🎯 **我们的原则**： > - ✅ **站在巨人的肩膀上** - 互联网已有的优质资源（课程、教程、论文），我们直接引用，不重复造轮子 > - ✅ **只分享干货** - （目前天更中，支持催更） > - ✅ **提供系统化路径** - 将碎片化资源串联成完整学习路线，告诉你先学什么、再学什么 > - ✅ **求职导向** - 每个知识点都标注"面试怎么考"、"简历怎么写" > > 💪 **AgentGuide 的独特价值**：不是简单的资源堆砌，而是**系统化 + 求职导向 + 实战验证**的完整解决方案！ --- ## 📑 目录 **🎯 核心内容**： - [💡 关于本项目](#-关于本项目) - Agent开发指南、转行大模型、高级RAG、大模型面试 - [🚦 6步学习路径](#-从零到offer的完整路径快速导航) - 从岗位选择到拿Offer - [🔬 算法岗 vs 🛠️ 开发岗](#-第一步确定你的目标岗位) - 岗位选择决策树 - [📚 学习路线图](#-第三步基于岗位的学习路线) - 算法岗10-15周 | 开发岗8-12周 - [💼 实战项目](#-第四步完成实战项目可写进简历) - 开源优质项目合集+N X Agent项目 - [📖 技术教程](#-第五步系统学习-agent-技术技术准备) - LangGraph、RAG、上下文工程、监督微调、强化学习 - [🎯 面试题库](#-第六步面试准备与-offer-冲刺) - 1000+题、系统设计、编程题 **🛠️ 快速导航**： - [🚀 10分钟快速开始](#-快速开始) | [💬 加入学习社群](#-联系作者--加入社群) | [❓ 常见问题](./FAQ.md) --- ## 📖 关于本项目 > **3 分钟了解为什么你需要 AgentGuide** ### 😰 你是否正在经历这些痛点？ - ❌ **学了一堆 LLM API 调用，但不知道 Agent 和普通对话有什么区别** - ❌ **看了无数篇 LangChain 文档，却依然不知道从哪里开始** - ❌ **做了一些 Demo 项目，但简历上写不出亮点，面试讲不清楚** - ❌ **想转 AI Agent 方向，但不知道算法岗和开发岗应该准备什么** - ❌ **网上资料又多又杂，缺少一条清晰的学习路线** **`AgentGuide` 是什么？** > **AI Agent 开发学习指南 | 转行大模型 | LangGraph 实战 | 高级RAG | 大模型面试** 一份系统化、求职导向的 AI Agent 学习与面试指南，涵盖： - **Agent 开发**：LangChain、LangGraph、AutoGen、CrewAI、Swarm 框架教程 - **RAG 系统**：向量数据库、Embedding、文档解析、检索优化、GraphRAG - **Multi-Agent**：多智能体协作、Supervisor模式、任务分解、工作流编排 - **上下文工程**：Memory管理、Tool Loadout、Context优化（6大技巧） - **面试求职**：算法岗 vs 开发岗、面试题库、简历优化、大厂面经 - **实战项目**：论文检索Agent、旅行规划Multi-Agent、Web Agent ### 🗺️ AgentGuide 在 LLM 生态中的定位 **我们覆盖 AI Agent 开发的完整技术栈** - 从模型微调到应用部署的全流程：
LLM开源生态图谱 图片来源：LLM Open Source Landscape
**📌 AgentGuide 涵盖的核心技术栈**：
**🤖 AI Agent 层**（核心） - ✅ **Agent 框架** - LangGraph、LangChain - AutoGen、CrewAI - Swarm、CAMEL-AI - ✅ **Agent 工作流** - Dify、n8n、Flowise - ✅ **Multi-Agent 协作** - ✅ **Memory & Tool Use** **🔧 Training 层**（算法岗必备） - ✅ **模型微调（Fine-tuning）** - SFT（监督微调） - LoRA、QLoRA、Adapter - Function Call 微调 - LlaMA-Factory 实战 - ✅ **强化学习（RLHF）** - PPO、DPO、GRPO - Reward Model 训练 - Agent RL 策略优化 - ✅ **训练框架** - PyTorch、DeepSpeed - 分布式训练优化 **📊 AI Data 层**（开发岗常用） - ✅ **向量数据库** - Milvus、Chroma - Qdrant、FAISS - ✅ **数据处理** - 文档解析、OCR - Embedding 模型 - ✅ **应用框架** - FastAPI、Streamlit - Gradio
> **💡 AgentGuide 的完整覆盖**： > > **🔬 算法工程师路径**： > - Agent 架构算法（ReAct、Reflexion、ToT）+ RAG算法优化（GraphRAG、Agentic RAG、GraphRAG） > - 模型微调（SFT、LoRA）+ 强化学习（PPO、DPO、GRPO） > - 实验设计 + 论文撰写 + 算法优化 > > **🛠️ 开发工程师路径**： > - Agent 框架实战（LangChain、LangGraph、AutoGen）+ RAG 系统搭建 > - 向量数据库+ 文档解析 > - 系统设计 + 性能优化 + 生产部署 > > **🔀 通吃型路径**：完整技术栈，算法创新 + 工程落地双修 --- ### 🎯 适合人群 **求职目标**： - ✅ AI Agent 算法工程师 | AI Agent 开发工程师 | RAG 系统工程师 - ✅ LLM 应用工程师 | 大模型工程师 | 多模态算法工程师 **学习需求**： - ✅ LangChain 学习 | LangGraph 教程 | AutoGen 实战 - ✅ RAG 开发 | 向量数据库 | Agent Memory - ✅ 大模型面试 | 算法岗面试 | 开发岗面试 | HR面试 | 谈薪技巧 ### 🌟 AgentGuide 的 6 大核心价值
📚 系统化学习路径 - ✅ 从零基础到面试通过的完整路线 - ✅ 理论 → 工具 → 实战 → 求职，环环相扣 - ✅ 不用再到处找资料，一个仓库学完全部 🎯 100% 求职导向 - ✅ 每个知识点都标注"面试怎么考" - ✅ 提供真实大厂面试题 - ✅ 手把手教你如何将项目写进简历
💼 n个简历级实战项目 - ✅ XXXAgent（RAG方向） - ✅ XXXMulti-Agent（协作方向） - ✅ XXXAgent（高级方向） - ✅ 持续收集高质量开源项目 🔀 算法 × 开发双线通吃 - ✅ 同一项目，可投算法岗或开发岗 - ✅ 算法线：原理、创新、实验设计 - ✅ 开发线：架构、优化、系统设计
🆓 完全开源，持续更新 - ✅ 所有内容永久免费 - ✅ 作者一线大模型算法工程师 - ✅ 社区驱动，欢迎贡献 🚀 快速上手，立即见效 - ✅ 10 分钟跑通第一个 Agent - ✅ 2-3 周完成简历级项目 - ✅ 8-10 周系统掌握，准备面试
--- ### 🎁 学完 AgentGuide，你能获得什么？ > **从迷茫到清晰，从理论到Offer，一站式成长路径** ``` ✅ 【概念清晰】深刻理解：Agent 和普通 LLM 调用的本质区别 ✅ 【技能掌握】熟练使用：CamelAI、LangGraph、向量数据库等核心工具 ✅ 【动手能力】独立开发：RAG Agent、Multi-Agent、Web Agent 系统 ✅ 【简历亮点】2-3 个可以写进简历、面试能讲清楚的项目 ✅ 【面试自信】掌握 Agent 方向的高频面试题和标准答案 ✅ 【职业规划】明确算法岗和开发岗的差异，找到适合自己的方向 ✅ 【人脉资源】加入 AI Agent 学习社群，结识同行，互相成长 ``` --- ## 🚦 从零到Offer的完整路径（快速导航） > **👋 新来的同学看这里！按照这6个步骤，8-10周拿到Offer！**
**🎯 第一步** [确定目标岗位](#-第一步确定你的目标岗位) 算法 vs 开发？ **💡 第二步** [拿Offer方法论](#-第二步拿offer的方法论) 如何准备？ **📚 第三步** [学习路线](#-第三步基于岗位的学习路线) 学什么？ **💼 第四步** [实战项目](#-第四步完成实战项目可写进简历) 做什么？ **🎓 第五步** [系统学习](#-第五步系统学习-agent-技术技术准备) 技术细节 **🎯 第六步** [面试冲刺](#-第六步面试准备与-offer-冲刺) 如何面试？
> **⚡ 重要提醒**： > 1. **一定要先完成"第一步"和"第二步"** - 确定方向再学习！ > 2. **"第四步"实战项目最重要** - 简历的核心竞争力！ > 3. **学习时对照"第六步"面试题** - 知道学的东西面试怎么考！ --- ## 🎯 第一步：确定你的目标岗位 > **核心理念：选择 > 努力！选对方向，事半功倍！** ### 🤔 AI Agent 岗位的两条主线 在大模型时代，Agent 方向的岗位主要分为两条线：
### 🔬 **算法工程师线** **核心工作**：算法创新、论文研究 **日常任务**： - 读论文、设计算法 - 跑实验、做消融 - 写论文、开源贡献 **产出形式**： - 论文发表（顶会/期刊） - 算法库、开源项目 - 专利、技术报告 **评价标准**： - 算法性能提升（+15%准确率） - 创新性（新架构、新策略） - 影响力（论文引用、Star数） **岗位数量**：⭐⭐⭐ 中等 **竞争激烈度**：⭐⭐⭐⭐⭐ 很激烈 **薪资天花板**：⭐⭐⭐⭐⭐ 很高（60-200万） ### 🛠️ **开发工程师线** **核心工作**：系统搭建、业务落地 **日常任务**： - 写代码、优化系统 - 对接业务、解决问题 - 性能调优、监控告警 **产出形式**： - 生产系统上线 - 业务指标提升 - 用户满意度提高 **评价标准**： - 系统稳定性（P99延迟<500ms） - 业务价值（成本降低40%） - 工程能力（QPS、并发、可用性） **岗位数量**：⭐⭐⭐⭐⭐ 最多 **竞争激烈度**：⭐⭐⭐ 适中 **薪资天花板**：⭐⭐⭐⭐ 较高（40-80万）
### 🎯 你应该选哪条线？
👉 点击查看详细的岗位选择决策树
**问题1：你的核心优势是什么？** ``` ├─ 数学/理论强 + 喜欢钻研原理 + 有论文发表 │ → 【算法工程师线】 │ │ 细分方向选择： │ ├─ 想优化 Agent 算法 → Agent 算法工程师（Memory优化、规划策略） │ ├─ 想优化 RAG 算法 → RAG 算法工程师（检索策略、Reranker） │ └─ 想改进模型本身 → 模型算法工程师（Reasoning、对齐） │ └─ 工程能力强 + 喜欢做系统 + 注重落地 → 【开发工程师线】 细分方向选择： ├─ 想做业务应用 → Agent 应用开发（RAG系统、RPA、智能客服）⭐ 推荐 ├─ 想做基础设施 → AI Infra 开发（推理部署、训练平台） └─ 想做产品化 → AI 应用开发（前端集成、产品化） ``` **问题2：有什么背景？** - ✅ **有论文/科研经历** → 优先算法线 - ✅ **有工程/项目经验** → 优先开发线 - ✅ **两者都有** → **通吃策略**（最推荐！） **⭐ 最佳策略：两手抓！** - 简历中既有算法项目（论文、算法优化） - 又有开发项目（完整系统、业务指标） - 可以同时投两类岗位，机会翻倍！
--- ### 🎯 技术方向细分（重要！）
👉 点击查看 Agent 方向的细分岗位
#### 🔬 算法线细分方向 **1. 上下文工程算法工程师** ⭐⭐⭐⭐⭐ 最热门！ **技术方向**： - **RAG 算法**：GraphRAG、Agentic RAG、Reranker 训练 - **Agent 算法**：Memory 机制、规划算法优化、Multi-Agent 协作 - **多模态算法**：跨模态对齐（CLIP改进）、多模态融合 **项目示例**： - GraphRAG 检索算法优化（召回率 +12%） - Agent Memory 压缩算法（存储 -60%） - Agentic RAG 策略设计（准确率 +20%） **岗位数量**：⭐⭐⭐⭐（大厂+头部创业公司） --- **2. 模型算法工程师** ⭐⭐ **技术方向**： - Reasoning 算法（Long COT、工具调用 RL） - 对齐算法（RLHF、DPO、GRPO） - 模型架构（MoE、长文本、Attention 改进） **岗位数量**：⭐⭐（主要在大厂研究院） --- #### 🛠️ 开发线细分方向 **1. 上下文工程开发工程师** ⭐⭐⭐⭐⭐ 岗位最多！ **技术方向**： - **RAG 系统**：企业知识库、智能客服、文档解析 - **Agent 应用**：RPA 自动化、研究助手、工作流 Agent - **多模态系统**：图文检索、OCR pipeline、视觉问答 **项目示例**： - 企业级 GraphRAG 知识问答系统（服务1000+员工） - Agent 驱动的 RPA 系统（自动化率80%，节省200万/年） **岗位数量**：⭐⭐⭐⭐⭐（所有 AI 公司都需要） --- **2. AI Infra 开发工程师** ⭐⭐⭐ **技术方向**： - 推理服务部署（vLLM、TGI、Triton） - 训练平台搭建（KubeFlow、Ray） - 模型服务化（API 网关、负载均衡、监控） **岗位数量**：⭐⭐⭐（大厂需求多）
👉 Agent 开发工程师核心能力要求（大厂真实招聘）
> 基于 OpenAI、DeepMind、Meta、蚂蚁等大厂真实 JD 总结 #### 三层能力模型 **Layer 1：后端与系统功底**（基础能力） - 大型分布式、高并发、高性能系统设计 - 云原生 PaaS 平台、Kubernetes 架构理解 - **价值**：Agent 系统本质是复杂分布式服务 **Layer 2：Agent 核心技术**（重点能力） - 混合 Agent 架构（单 Agent vs Multi-Agent） - 上下文工程（动态打包、向量索引、信息检索） - 工具编排（Tool 设计、Function Calling） - 记忆与个性化（Memory 设计、Mem0、Zep） - 任务规划（Orchestration、Workflow） - 评估体系（如何证明 Agent 比人工更好？） **Layer 3：模型理解**（加分项） - 主流模型长短板（GPT-4/Claude/Llama 选择） - 微调能力（Function Call 微调、垂直领域适配） - 强化学习基础（Agent RL、DPO） #### 从"调包侠"到"真实项目"的关键转变 **❌ 玩具项目**： - 只用 LangChain 跑个 demo - 没有评估、没有优化、没有生产化考虑 - 面试一问就穿帮 **✅ 真实项目**： - **具体业务场景**（智能客服、RPA、研究助手） - **完整技术栈**（文档解析 + 高级 RAG + Agentic 逻辑） - **量化评估**（构建测试集、使用 Ragas、持续追踪优化） - **生产化考虑**（成本控制、性能优化、可观测性、异常处理）
**📖 完整技术方向详解**：[转行大模型热门方向准备指南](./docs/04-interview/06-career-transition.md) > **💡 新手建议**：优先选择**上下文工程开发**（RAG/Agent 系统），岗位最多、最易落地 --- ## 💡 第二步：拿Offer的方法论 > **不同岗位，完全不同的准备策略！** ### 🔬 算法工程师 - 如何准备？
点击查看算法岗完整准备方案
**简历重点**： ✅ **必须强调**： - **算法创新**："提出XX算法"、"改进XX方法"、"设计XX策略" - **实验验证**：对比实验、消融实验、baseline对比、指标提升 - **论文/专利**："论文在投XXX"、"发表于XXX" - **开源贡献**："开源代码XX stars" ❌ **尽量少提**： - 业务指标（用户数、QPS） - 系统架构细节 - 工程优化 **项目示例（算法岗）**： ``` 【Agentic RAG 策略优化】 - 问题：多跳推理场景召回率低（实验测得62%） - 方法：提出基于RL的子图采样算法，优化路径排序策略 - 实验：在KGQA数据集上F1提升12%，对比5种baseline 消融实验：RL策略贡献8%，路径排序贡献4% - 产出：论文在投EMNLP（一作），代码开源300+ stars - 技能：强化学习、图神经网络、知识图谱 ``` **面试准备重点**： - 📚 理论深度（能推导算法原理） - 🧪 实验设计（对比实验、消融实验） - 📄 论文阅读（顶会最新进展） - 💻 代码实现（能手撕核心算法）
### 🛠️ 开发工程师 - 如何准备？
点击查看开发岗完整准备方案
**简历重点**： ✅ **必须强调**： - **完整系统**："搭建XX系统"、"端到端实现"、"上线服务" - **业务价值**：服务用户数、处理量、业务指标提升 - **性能优化**：QPS提升、延迟降低、成本节省 - **技术栈**：具体框架、工具、数据库、部署方案 - **工程能力**：高并发、高可用、监控告警 ❌ **不要过度强调**： - 算法细节和理论推导 - 论文（开发岗更看重系统） **项目示例（开发岗）**： ``` 【企业级 Agent 自动化系统】 - 背景：客服部门日均5000+重复工单，人力成本高 - 技术：LangChain + WebShaper + Mem0 多Agent协同（规划Agent、执行Agent、审核Agent） 集成20+工具（数据库、API、浏览器操作） - 优化：异常重试机制，成功率从70%→95% 并发处理，吞吐量提升5倍 - 成果：自动化率80%，效率提升3倍 节省人力成本200万/年，获部门最佳项目奖 - 技能：Agent开发、工具集成、系统监控 ``` **面试准备重点**： - 🏗️ 系统设计（高可用、高并发） - ⚡ 性能优化（缓存、批处理） - 🔧 工程实践（部署、监控、异常处理） - 💼 业务理解（为什么这样设计）
### 🔀 通吃策略 - 如何准备？（⭐ 最推荐）
点击查看"通吃"完整准备方案
**为什么推荐通吃？** 1. **机会翻倍**：可同时投算法和开发岗 2. **展现全栈**：大模型时代，算法+工程都重要 3. **灵活适配**：大厂偏算法，创业公司偏工程 **理想简历结构（3-4个项目）**： ``` 项目1：算法创新型 🔬 → 体现算法能力：Agent Memory优化 / Agentic RAG策略 → 关键词：论文、实验、开源 项目2：系统落地型 🛠️ → 体现工程能力：完整RAG系统 / Multi-Agent应用 → 关键词：业务指标、性能优化、上线 项目3：微调/训练型（加分项） → 体现训练能力：Function Call微调 / RLHF → 关键词：多少卡、参数设置、训练稳定性 ``` **AgentGuide 的学习路径**： 1. 先学理论（第一部分）- 建立算法认知 2. 再学工具（第二部分）- 掌握工程技能 3. 做实战项目（第三部分）- 同时准备算法版和开发版 4. 面试准备（第四部分）- 掌握两类面试技巧
--- ## 📚 第三步：基于岗位的学习路线 > **根据你在"第一步"的选择，选择对应的学习路线** ### 🗺️ 选择你的学习路线
### 🔬 **算法岗学习路线** **学习时长**：10-15 周 **难度**：⭐⭐⭐⭐⭐ **产出**：论文 + 开源项目 **学习重点**： - 📚 理论深度（能推导公式） - 🧪 实验设计（对比、消融） - 📄 论文阅读（顶会前沿） - 💻 算法实现（手撕核心） **项目类型**： - Agentic RAG 策略优化 - Agent Memory 压缩算法 - Multi-Agent 协作策略
**👉 [查看详细路线图](./docs/05-roadmaps/learning-roadmap-algorithm.md)** 		### 🛠️ **开发岗学习路线** **学习时长**：8-12 周 **难度**：⭐⭐⭐ **产出**：完整系统 + 业务指标 **学习重点**： - 🏗️ 系统设计（架构、扩展性） - ⚡ 性能优化（缓存、批处理） - 🔧 工程实践（部署、监控） - 💼 业务理解（痛点、价值） **项目类型**： - 企业级 RAG 系统 - Agent 自动化系统 - Multi-Agent 协作应用
**👉 [查看详细路线图](./docs/05-roadmaps/learning-roadmap-development.md)**
--- ### 🗺️ 通用学习流程图 ```mermaid graph TD A[开始学习 AI Agent] --> B{你的背景是什么?} B -->|算法/研究背景| C[第一部分: 核心理论
深入理解 Agent 原理] B -->|开发/工程背景| D[第二部分: 核心技术栈
快速上手开发框架] C --> E[第二部分: 核心技术栈
掌握工具和框架] D --> F[第一部分: 核心理论
补充理论基础] E --> G[第三部分: 系统设计与实战
完成简历项目] F --> G G --> H[第四部分: 面试指南
准备求职] H --> I{目标岗位?} I -->|算法工程师| J[强化: 论文复现 + 实验设计
准备算法面试题] I -->|开发工程师| K[强化: 系统架构 + 性能优化
准备系统设计题] I -->|全栈 Agent 工程师| L[双线并进
准备两类面试] J --> M[投递简历 + 面试] K --> M L --> M ``` ### ⏱️ 学习时间概览 | 学习路线 | 时长 | 每日投入 | 适合人群 | | :------------ | :----: | :---: | :--------- | | **🔬 算法岗路线** | 10-15周 | 4-6小时 | 有科研背景，想做创新 | | **🛠️ 开发岗路线** | 8-12周 | 2-4小时 | 有工程背景，想做落地 | > **💡 建议**：点击上面的"查看详细路线图"，获取**每日学习计划**和**详细任务清单** --- ## 💼 第四步：完成实战项目（可写进简历） > **这是最重要的一步！没有项目，一切都是空谈！** AgentGuide 提供 **n 个简历级实战项目**，每个项目都提供： - ✅ 完整的代码实现 - ✅ 系统架构设计 - ✅ **算法岗和开发岗两种简历写法** - ✅ 面试时如何讲解 **👉 直接跳转到实战项目**：[点击这里查看n个项目](#32-简历级实战项目-) --- ## 🎓 第五步：系统学习 Agent 技术（技术准备） > **基于你选择的岗位，有针对性地学习相关技术** ### 📚 完整知识体系 ### 📖 第一部分：AI Agent 核心理论（基石篇） > 💡 **学习目标**：理解 Agent 的本质，掌握主流架构思想 > 🔬 **算法岗重点**：深入理解原理，能推导公式 > 🛠️ **开发岗建议**：理解概念即可，快速过一遍 #### 1.1 Agent 基础概念入门 - [ ] [必看👍 到底什么是 AI Agent？图文详解](./docs/01-theory/01-what-is-agent.md) - [ ] [核心组件详解：Planning、Memory、Tool Use](./docs/01-theory/02-core-components.md) - [ ] [Agent 与 RAG 的关系](./docs/01-theory/03-agent-vs-rag.md) #### 1.2 主流 Agent 架构思想 - [ ] [必看👍 ReAct 框架思想详解](./docs/01-theory/04-react-framework.md) - [ ] [思维链 (Chain-of-Thought, CoT) 与 Agent 规划](./docs/01-theory/05-cot-and-planning.md) - [ ] [高阶架构：Tree of Thoughts, Self-Correction, Self-Consistency](./docs/01-theory/06-advanced-architectures.md) - [ ] [多智能体系统 (Multi-Agent) 入门](./docs/01-theory/07-multi-agent-intro.md) #### 1.3 Agent 评估与基准 - [ ] [AgentBench：主流 Agent 评测框架介绍](./docs/01-theory/08-agent-bench.md) - [ ] [如何科学评估 Agent 性能？](./docs/01-theory/09-evaluation-metrics.md) --- ### 🛠️ 第二部分：核心技术栈与框架（工具篇） > 💡 **学习目标**：掌握 Agent 开发的核心工具链，快速搭建原型系统 > 🔬 **算法岗重点**：理解框架原理，必要时能魔改源码 > 🛠️ **开发岗重点**：熟练使用框架，快速实现功能 #### 2.1 大语言模型 (LLMs) - Agent 的大脑 - [ ] [主流 LLM API 对比与选型](./docs/02-tech-stack/01-llm-api-comparison.md) - [ ] [开源 LLM 本地部署与调用](./docs/02-tech-stack/02-open-source-llm.md) - [ ] [Fine-tuning 入门：什么时候需要微调？](./docs/02-tech-stack/03-llm-finetuning.md) #### 2.2 Agent 开发框架（必看👍） - [ ] [必看👍 LangChain 核心概念与实战](./docs/02-tech-stack/04-langchain-guide.md) - [ ] [LlamaIndex 核心概念与实战](./docs/02-tech-stack/05-llamaindex-guide.md) - [ ] [AutoGen/CrewAI 多智能体框架详解](./docs/02-tech-stack/06-multi-agent-frameworks.md) - [ ] [框架选型对比：何时用 LangChain vs LlamaIndex](./docs/02-tech-stack/07-framework-comparison.md) #### 2.3 向量数据库与上下文 - Agent 的记忆 - [ ] [必看👍 向量数据库基础：Embedding 与向量检索](./docs/02-tech-stack/08-vector-db-basics.md) - [ ] [主流向量数据库对比与实战](./docs/02-tech-stack/09-vector-db-comparison.md) - [ ] [RAG 检索策略详解：从基础到 HyDE、Rerank、Query Expansion](./docs/02-tech-stack/10-rag-strategies.md) #### 2.4 工具 (Tools) - Agent 的双手 - [ ] [API 工具：让 Agent 调用外部服务](./docs/02-tech-stack/11-api-tools.md) - [ ] [代码解释器 (Code Interpreter)：原理与实现](./docs/02-tech-stack/12-code-interpreter.md) - [ ] [网络浏览 (Web Browsing)：原理与实现](./docs/02-tech-stack/13-web-browsing.md) #### 2.5 上下文工程 (Context Engineering) - Agent 开发的核心本质！⭐⭐⭐ > **💡 重要提示**：上下文工程是 Agent 开发的核心，建议优先学习！ - [x] [必看👍 业界最佳实践精华（600字快速入门）](./docs/02-tech-stack/11-context-engineering-practices.md) - [x] [必看👍 全网最全最优质的上下文工程资源合集](./docs/02-tech-stack/13-context-engineering-resources.md) 🔥 - [x] [必看👍 上下文工程完全指南：7大核心组件详解](./docs/02-tech-stack/18-context-engineering-guide.md) - [x] [必看👍 长上下文陷阱与6大修复技巧](./docs/02-tech-stack/14-context-engineering.md) - [x] [必看👍 Agent Memory 完整教程：从原理到实战](./docs/02-tech-stack/15-agent-memory.md) - [x] [必看👍 12-Factor Agent 架构：从循环到工程化](./docs/02-tech-stack/12-factor-agent-architecture.md) - [x] [必看👍 Claude Code 最佳实践：顶级产品的工程经验](./docs/02-tech-stack/17-claude-code-best-practices.md) - [ ] [必看👍 Parlant Agent 合规保障深度解析](./docs/02-tech-stack/22-parlant-agent-compliance-deep-dive.md) **📖 更多学习资源**：查看 [02-tech-stack 完整学习路径](./docs/02-tech-stack/README.md) #### 2.6 模型微调 (Fine-tuning) - 算法岗必备 ⭐ - [x] [必看👍 SFT 监督微调完全指南：从原理到实战](./docs/02-tech-stack/16-sft-finetuning.md) #### 2.7 强化学习 (Reinforcement Learning) - Agent 算法岗核心 ⭐⭐⭐ - [ ] [必看👍 Agent 强化学习完全指南](./docs/02-tech-stack/21-agent-reinforcement-learning.md) - 强化学习基础（MDP、Q-Learning、Policy Gradient） - RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）完整流程 - PPO（Proximal Policy Optimization）原理与实现 - DPO（Direct Preference Optimization）- 无需 RL 的对齐方法 - GRPO（Group Relative Policy Optimization）- DeepSeek 最新方法 - Agent RL 应用（工具调用优化、规划策略学习、Multi-Agent 协作） - 实战案例（LangChain + PPO 优化 Agent 决策） #### 2.8 合成数据 (Synthetic Data) - Agent 训练与评估的关键 ⭐ - [ ] [必看👍 合成数据生成完全指南](./docs/02-tech-stack/19-synthetic-data.md) - 什么是合成数据？为什么重要？ - 合成数据生成方法（LLM生成、规则生成、数据增强） - 合成数据质量评估 - Agent/RAG 系统的合成数据实战 #### 2.9 RAG 全流程 (End-to-End RAG Pipeline) - 开发岗必备 ⭐ - [ ] [必看👍 RAG 系统完整开发指南](./docs/02-tech-stack/20-rag-full-pipeline.md) - RAG 系统架构设计（文档处理 → 向量化 → 检索 → 生成） - 文档解析与预处理（PDF、Word、PPT、HTML、Markdown） - Embedding 与向量数据库选型 - 检索策略优化（混合检索、重排序、Query改写） - 生成质量优化（Prompt 工程、上下文注入） - 评估体系（RAGAS、人工评估） - 生产部署（缓存、监控、成本优化） #### 2.10 失败经验与避坑指南 ⭐ - [x] [真实项目的坑与教训](./docs/02-tech-stack/23-lessons-learned.md) --- ### 🚀 第三部分：系统设计与实战（应用篇） > 💡 **学习目标**：从玩具到产品，完成可写进简历的项目 > 🔬 **算法岗重点**：实验设计、评估体系、算法优化 > 🛠️ **开发岗重点**：系统架构、性能优化、生产部署 #### 3.1 Agent 系统设计 - [ ] [必看👍 Agent 系统设计面试题总结](./docs/03-practice/01-system-design-interview.md) - [ ] [如何设计一个高可用的 RAG 系统？](./docs/03-practice/02-high-availability-rag.md) - [ ] [Agent 安全性：Prompt 注入、权限控制、数据隐私](./docs/03-practice/03-agent-security.md) - [ ] [Agent 可观测性：监控、调试与追踪](./docs/03-practice/04-observability.md) #### 3.2 简历级实战项目 🚀 > **每个项目都提供完整代码 + 算法岗/开发岗双版本简历写法**
📄 项目一：自动化论文检索与分析 Agent（⭐ 推荐新手）
**项目核心**：为研究人员打造智能论文分析助手，整合 ArXiv 检索、多跳推理、自主规划等核心技术 **适合场景**： - ✅ 面试 RAG 相关岗位（检索增强生成） - ✅ 展示 Agentic 思维和系统设计能力 - ✅ 零基础友好，2-3周可完成 **你将获得的核心能力**：
**🔬 算法线能力** - Agentic RAG 策略设计 - 多跳推理算法实现 - 检索召回率优化（65% → 85%） - 消融实验设计与分析 **🛠️ 工程线能力** - 端到端 RAG 系统搭建 - Redis 缓存优化（降低70%成本） - LangSmith 链路追踪集成 - 高可用架构设计
**技术栈**：LangChain + Milvus + ArXiv API + GPT-4 + Redis **学习路径**： - [ ] 项目需求与技术选型 _（即将推出）_ - [ ] 系统架构设计 _（即将推出）_ - [ ] 核心代码实现 _（即将推出）_ - [ ] 部署与演示 _（即将推出）_ - [ ] 📝 如何写进简历？（算法岗 vs 开发岗）_（即将推出）_ **📝 简历示例**
**算法岗写法**： ``` 【Agentic RAG 策略优化】 - 问题：传统RAG召回率仅65% - 方法：基于ReAct框架设计自主 规划检索策略，引入多跳推理 - 实验：召回准确率提升至85% 消融实验：规划策略贡献12% - 产出：论文在投，代码开源 ``` **开发岗写法**： ``` 【高可用论文分析系统】 - 背景：研究员日均检索50+论文 - 技术：LangChain + Milvus + Redis 混合检索策略 + 缓存优化 - 优化：P99延迟2s→300ms API成本降低70% - 成果：服务20+研究员，日均 500+查询，满意度95% ```
🌍 项目二：旅行规划 Multi-Agent 系统（⭐ 适合展示协作能力）
**项目核心**：打造智能旅行助手，通过多Agent协作实现从需求分析到行程规划的完整闭环 **适合场景**： - ✅ 面试 Multi-Agent 协作岗位 - ✅ 展示复杂任务分解与Agent编排能力 - ✅ 中等难度，适合有一定基础的同学 **你将获得的核心能力**：
**🔬 算法线能力** - Multi-Agent 协作策略设计 - 任务分解与规划算法 - Agent 通信协议优化 - 共识机制与冲突解决 **🛠️ 工程线能力** - AutoGen/CrewAI 框架实战 - 多API集成与编排 - 异步任务处理与并发控制 - 分布式 Agent 系统设计
**技术栈**：AutoGen / CrewAI + 天气API + 航班API + 酒店API + GPT-4 **项目亮点**： - ✅ 3 个专业 Agent 协同工作（需求分析师、预算规划师、行程执行者） - ✅ 层级式通信：Supervisor 模式 + 消息队列 - ✅ 智能决策：预算超支自动调整、天气影响行程变更 **学习路径**： - [ ] 项目需求与技术选型 _（即将推出）_ - [ ] 系统架构设计 _（即将推出）_ - [ ] 核心代码实现 _（即将推出）_ - [ ] 部署与演示 _（即将推出）_ - [ ] 📝 如何写进简历？（算法岗 vs 开发岗）_（即将推出）_
🕷️ 项目三：Web Agent - 自主浏览与任务完成（⭐ 高级，适合冲刺大厂）
**项目核心**：打造能自主浏览网页、理解页面内容、完成复杂任务的智能Agent（如在线购物、表单填写） **适合场景**： - ✅ 面试顶级 Agent 岗位（字节、阿里等） - ✅ 展示视觉理解 + 决策执行的完整能力 - ✅ 高级项目，适合冲刺大厂SP/SSP **你将获得的核心能力**：
**🔬 算法线能力** - 视觉-语言多模态理解 - 强化学习策略优化 - 自我修正与反思机制 - Benchmark评估（WebArena） **🛠️ 工程线能力** - Playwright 浏览器自动化 - GPT-4V 视觉理解集成 - 异常处理与重试机制 - 复杂工作流编排
**技术栈**：Playwright + GPT-4V + LangChain + 强化学习（PPO） **项目亮点**： - ✅ 视觉理解 + 操作执行的完整闭环 - ✅ 基于反馈的自我修正机制（识别错误 → 分析原因 → 调整策略） - ✅ 在 WebArena 基准测试上达到 75% 成功率（超越 Baseline 10%） **学习路径**： - [ ] 项目需求与技术选型 _（即将推出）_ - [ ] 系统架构设计 _（即将推出）_ - [ ] 核心代码实现 _（即将推出）_ - [ ] 部署与演示 _（即将推出）_ - [ ] 📝 如何写进简历？（算法岗 vs 开发岗）_（即将推出）_
📂 项目四：优质 Agent 实战开源项目、Workflow 项目与 Agent 项目集合
**项目核心**：整理分享一些优质的 Agent 实战开源项目、Workflow 项目与 Agent 项目集合 **包含内容**： - [优质 Agent 实战开源项目](./projects/04-end-to-end-projects/README.md) - [优质 Workflow 项目](./projects/05-agent-workflows/README.md) - [优质 Agent 项目集合](./projects/06-project-collections/README.md)
--- ## 💼 第六步：面试准备与 Offer 冲刺 > 💡 **学习目标**：系统准备面试，提升 Offer 成功率 > 📝 **两条线不同的面试策略**：算法岗讲创新，开发岗讲价值 #### 4.1 AI Agent 面试题库 - [ ] [必看👍 理论篇：高频概念题](./docs/04-interview/01-theory-questions.md) - [ ] [必看👍 系统设计篇：经典设计题](./docs/04-interview/02-system-design-questions.md) - [ ] [必看👍 编程篇：手撕代码题](./docs/04-interview/03-coding-questions.md) #### 4.2 求职准备 - [ ] [AI Agent 学习路线图（本文档）](./README.md) - [ ] [简历编写指南：如何突出 Agent 项目](./docs/04-interview/04-resume-guide.md) - [ ] [算法岗 vs 开发岗：如何讲好你的项目故事](./docs/04-interview/05-storytelling.md) - [x] [⭐ 转行大模型热门方向准备指南](./docs/04-interview/06-career-transition.md) - [x] [⭐ 如何准备大模型秋招完整攻略](./docs/04-interview/07-job-hunting-guide.md) #### 📄 专业简历模板（新增⭐） > **🎨 开源 LaTeX 简历模板 - 专为转行大模型设计**
**模板特色**： - ✅ **专业美观** - 基于 Awesome-CV，适合技术岗位 - ✅ **深度优化** - 针对 LLM/Agent/RAG 方向的项目描述模板 - ✅ **新增带头像版本** - 满足不同展示需求 - ✅ **完整板块** - 涵盖科研经历、实习经历、项目经历、技能清单 - ✅ **双岗适配** - 同时支持算法岗和开发岗的写法示例 - ✅ **AI友好** - 支持 Cursor AI 快速编辑，提效10倍 - ✅ **零门槛** - Overleaf 在线编译，无需本地配置环境 **适合人群**： - 转行AI/大模型的同学 - 准备算法/开发岗面试 - 想要专业LaTeX简历的求职者 **🔗 获取模板**： 👉 **[LLM-Resume-Template](https://github.com/adongwanai/LLM-Resume-Template)** **快速开始**： 1. Fork 仓库到你的 GitHub 2. 用 Overleaf 打开项目 3. 填入你的项目和技能 4. 一键导出 PDF **模板包含**： - 算法岗简历示例 - 开发岗简历示例 - 项目描述话术库 - 技能关键词清单
#### 4.4 面试软技能（新增⭐） - [x] [⭐ 校招生谈薪实用指南](./docs/04-interview/08-salary-negotiation.md) - 3大原则、话术模板 - [x] [⭐ HR面试完全攻略](./docs/04-interview/09-hr-interview.md) - 10大高频问题应对 - [x] [⭐ 秋招心态调整指南](./docs/04-interview/10-mindset.md) - 保持好心态拿Offer #### 4.3 核心资源精选（按方向分类） > **📌 只推荐面试会考、项目会用的核心资源！** **🤖 Agent 方向**： - [x] [Agent 资源总览 📂](./resources/agent/) - Agent 所有资源导航 - [Agent 框架对比](./resources/agent/frameworks.md) - 5个核心框架 - [Memory 模块](./resources/agent/memory.md) - 4个记忆系统 - [Tool Use](./resources/tools.md) - 工具调用 - [GUI Agent](./resources/agent/gui-agent.md) - 界面操作 - [核心论文](./resources/agent/papers/README.md) - 必读论文 **📊 RAG 方向**： - [x] [RAG 资源总览 📂](./resources/rag/) - RAG 所有资源导航 - [向量数据库](./resources/rag/vector-db.md) - 5个核心向量库 - [文档解析](./resources/rag/document-parsing.md) - 5个解析工具 - [完整项目汇总](./resources/rag/projects.md) - 150+个RAG开源项目 🆕 - [Embedding 模型](./resources/rag/embedding.md) - Embedding选型 - [Reranker](./resources/rag/reranker.md) - 重排序 - [高级RAG](./resources/rag/advanced.md) - GraphRAG、HyDE - [核心论文](./resources/rag/papers/README.md) - 必读论文 **🛠️ 通用工具**： - [x] [开发者工具箱](./resources/tools.md) - Cursor、元宝、Excalidraw - [x] [开发框架总览](./resources/frameworks.md) - 快速框架对比 **🎨 推荐可视化学习资源**： - 📊 **[100+ LLM/RL 算法原理图](https://github.com/changyeyu/LLM-RL-Visualized)** - 《大模型算法：强化学习、微调与对齐》作者巨献 - 涵盖内容：Transformer架构、注意力机制、SFT微调、LoRA/QLoRA、DPO/PPO/GRPO、RLHF全流程、逻辑推理优化等 - 适合人群：算法岗必看！通过100+原创原理图深入理解大模型算法的数学原理和实现细节 - 配套书籍：[《大模型算法：强化学习、微调与对齐》](https://book.douban.com/subject/37331056/) **🌟 需要更全面的 LLM 资源？** 👉 查看作者的另一个项目：**[Awesome-Awesome-LLM](https://github.com/adongwanai/Awesome-Awesome-LLM)** （涵盖训练、推理、多模态、Infra 等 LLM 全栈 200+ Awesome 系列资源） --- ## 🚀 快速开始 ### 1️⃣ 如果你是算法背景（10 分钟快速入门） ```bash # 第一步：理解 Agent 是什么 阅读：docs/01-theory/01-what-is-agent.md # 第二步：学习核心框架 ReAct 阅读：docs/01-theory/04-react-framework.md # 第三步：快速上手 LangChain 阅读：docs/02-tech-stack/04-langchain-guide.md # 第四步：跑通第一个 Agent git clone https://github.com/adongwanai/AgentGuide.git cd AgentGuide/examples python quickstart_agent.py ``` ### 2️⃣ 如果你是开发背景（10 分钟快速入门） ```bash # 第一步：快速上手 LangChain 阅读：docs/02-tech-stack/04-langchain-guide.md # 第二步：理解 Agent 核心概念 阅读：docs/01-theory/01-what-is-agent.md # 第三步：学习向量数据库 阅读：docs/02-tech-stack/08-vector-db-basics.md # 第四步：搭建第一个 RAG Agent git clone https://github.com/adongwanai/AgentGuide.git cd AgentGuide/examples python quickstart_rag_agent.py ``` --- ## 🤝 如何贡献 `AgentGuide` 是一个完全开源的项目，非常欢迎你的贡献！ ### 贡献方式 1. **内容贡献**：完善文档、补充案例、纠正错误 2. **代码贡献**：优化示例代码、添加新的实战项目 3. **翻译贡献**：帮助翻译成英文版，让更多人受益 4. **问题反馈**：发现问题？请提 Issue ### 贡献流程 1. Fork 本仓库 2. 创建你的特性分支 (`git checkout -b feature/AmazingFeature`) 3. 提交你的修改 (`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`) 4. 推送到分支 (`git push origin feature/AmazingFeature`) 5. 提交 Pull Request 详细贡献指南请参考：[CONTRIBUTING.md](./CONTRIBUTING.md) --- ## 📬 联系作者 & 加入社群 ### 👨‍💻 关于作者 我是**阿东**，一线大模型算法工程师 - 🎓 **技术背景**：专注 AI、RAG、LLM 应用方向 - 📝 **内容创作**：全网 15000+ 粉丝，持续分享 AI 技术与求职经验 - 🚀 **开源贡献**：多个 AI 相关开源项目维护者 ### 🌐 在这些平台找到我
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