本文目标是把社区里优秀分享、官方博客、论文、开源项目和真实工程经验，整理成一份可以照着执行的 AI Agent 学习 todo list。
这是一份最新 AI Agent 学习路线
我们做了一个很完整的 AI Agent 开源仓库：Agent Learning Hub。
Agent 领域变化很快。当前更值得投入的不是老式"角色扮演多 agent 框架"，而是这些更贴近真实生产力的方向。
更贴近真实生产力的方向
也收录了 learn-claude-code、claw0、hello-agents、OpenClaw、Hermes、DeerFlow、smolagents 等值得读源码/跟做的项目。
适合想系统学习 AI Agent、做真实项目的学习者。
P.S. 因排版限制，原本可跳转的链接都没能保留。完整带链接版本在开源仓库：https://github.com/datawhalechina/Agent-Learning-Hub，欢迎 Star🌟
如何使用：新手和大佬
- 如果你是新手：从 Part 1 顺序往下，每完成一项就打勾。
- 如果你已经会 LLM 应用：跳到 Part 2，重点补 Agent loop、工具调用、评测和工程化。
- 如果你想做项目：直接看 Part 4 项目阶梯，每一档做一个可运行作品。
- 如果你只想找资料：看 Part 5 精选资源，优先读官方文档和经典论文。
TO DO LIST
这个路线核心是整理一条能照着做的 todo list：从最小 Agent Loop、工具调用、RAG、Memory，到如今最火的 Claude Code / OpenClaw / Hermes 这类现代 Agent Harness，再到 Skills、MCP、A2A、评测、trace 和安全。 Part 1、入门：搞定 Agent 基本功
阶段 0：理解什么是 Agent
阶段 1：搭一个最小 Agent 循环
阶段 2：工具调用、RAG 与记忆
Part 2、进阶：从能跑能上线
阶段 3：吃透一个现代 Agent Harness
阶段4：多 Agent 是协调，不是魔法
阶段 5：Skills、协议与能力打包
阶段 6：浏览器与计算机操作 Agent
Part 3、工程化：让 Agent 真的能用
阶段 7：评测、可观测性与安全
阶段 8：把一个 Agent 送上线
Part 4、项目阶梯：边学边做
Part 5、精选资源：按需查询
官方指南与博客
项目地图
项目不要按 star 数乱读，建议按学习目的分层：
Skills、协议与工具
现代 Agent 系统
论文
GitHub 仓库
值得读的博客
Claude Code 学习路径
学习原则：贯穿始终
- 先动手，再深读。
- 宁可做小的可靠 agent，也不做炫的 demo。
- 工具用严格 schema。
- 加 agent 前先加 eval。
- 重要的运行都留 trace。
- 把 multi-agent 当协调问题，不是魔法。
- 危险操作留人在 loop 里。
- 尊重平台规则、版权和数据访问边界。
最后唠两句
为什么AI大模型成为越来越多程序员转行就业、升职加薪的首选
很简单，这些岗位缺人且高薪
智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200% ，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。
AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。
那0基础普通人如何学习大模型 ？
深耕科技一线十二载，亲历技术浪潮变迁。我见证那些率先拥抱AI的同行，如何建立起效率与薪资的代际优势。如今，我将积累的大模型面试真题、独家资料、技术报告与实战路线系统整理，分享于此，为你扫清学习困惑，共赴AI时代新程。
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包含提示词工程、RAG、Agent等技术点
② AI大模型学习路线图（0基础到项目实战仅需90天）
全过程AI大模型学习路线
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市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的
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