飞书学AI Agent！3-4个月速成！打破信息差，免费资源包等你拿！
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本路线专为希望快速掌握AI Agent（智能体）构建能力的开发者打造。我们摒弃冗长的理论堆砌，坚持“理解原理、动手实践、项目驱动”三大核心原则，助您在最短时间内打通从入门到实战的关键路径。
所有精选学习资源已汇总至配套飞书文档，涵盖核心技能点与实战案例，旨在为您提供一条高效、清晰的进阶之路。
总耗时建议：3-4个月（每天2-3小时）
第一阶段:基石搭建–提示词与LLM调用(第1-3周)
目标：构建 Agent 的“大脑”，深入理解大模型原理，掌握高效沟通技巧，奠定智能体核心基础。
进阶提示词工程 (Prompt Engineering)
- 核心技法：
- 基础范式：熟练掌握零样本 (Zero-shot)、少样本 (Few-shot) 及思维链 (CoT) 提示法。
- 高级控制：运用角色扮演、任务分解及格式限定策略，确保模型输出稳定、精准且可用。+实战演练：
- 在 ChatGPT 或 Kimi 中练习结构化输出指令（例如：“请严格以 JSON 格式返回以下数据…”），实现对模型输出的精确控制。
API 集成与函数调用 (Function Calling)
- 核心概念：
- 桥梁作用：掌握Function Calling技术，这是 Agent 感知外部世界、执行实际操作的关键桥梁。
- 接口对接：熟悉 OpenAI 或国产主流模型（如智谱、通义千问）的 API 调用规范。+实战演练：
- 项目：编写 Python 脚本，结合天气 API，让大模型通过函数调用自动获取并回答“当前北京的天气情况”。
第二阶段:Agent核心范式–从ReAct到LangChain(第4-6周)
目标:理解Agent的“思考-行动-观察”循环，并熟练使用主流框架。
理解ReAct模式
学习内容:研读ReAct论文或解读文章。理解Thought(思考)、Action(行动)、Observation(观察)的循环逻辑。
实践:不借助框架，手动用代码实现一个最简单的ReAct循环:让模型决定调用计算器或搜索引擎。
框架学习:LangChain/LangGraph
学习内容:掌握Chains(链)、Tools(工具)、Agents (能体)、Memory(记忆)。
重点:学习如何自定义Tool，如何组装Agent.
实践:用LangChain搭建一个能够回答“某部电影票房是多少，并计算其与另一部电影的差值"的Agent(需调用搜索和计算器工具)。
第三阶段:记忆与外部工具(第7-8周）
目标:让Agent拥有短期记忆、长期记忆和使用真实世界工具的能力。
记忆机制
学习内容:短期记忆(会话缓存)、长期记忆(向量数据库)。
技术栈:学习ChromaDB或FAISS，掌握如何将对话历史切片、嵌入并存储。
实践:做一个带记忆的客服Agent，它能在第二天记得你昨天提过的名字。
工具调用实战
学习内容:写代码调用搜索引擎、arXiv学术搜索、SQL数据库、本地API。
实践:让Agent连接本地SQLite数据库，回答“上个月销售额最高的产品是什么?
第四阶段:多智能体与复杂应用(第9-12周)
目标:搭建多个Agent协作完成复杂任务，完成最终项目。
多智能体协作
学习内容:了解AutoGen或CrewAI框架。理解“管理者-执行者”、“辩论”等协作模式。
核心概念:Agent间的消息传递机制。
实践:搭建一个“编程团队”:一个产品经理Agent写需求，一个工程师Agent写代码，一个测试Agent找Bug。
最终实战项目(三选一)
个人研究助手:输入一个主题，Agent联网搜索、整理文献、生成综述报告。
自动化工作流机器人:监听邮件附件，自动下载、分析Excel数据，并发送汇总邮件。
行业专家Agent:模拟一个行业分析师，能根据财报数据回答复杂的投资问题。
假如你从2026年开始学大模型，按这个步骤走准能稳步进阶。
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阶段1:大模型基础
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阶段3:大模型Agent应用架构
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