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想做 Agent 开发，核心技术可以按这几块学：先掌握LLM 原理与提示工程，理解模型能力边界与上下文管理。再学Agent 框架：LangChain、LlamaIndex、AutoGen，熟练 Tool Calling、Function Calling 流程。必须懂工具调用与编排、记忆机制（短期 / 长期记忆）、反思与规划能力。还要会RAG做知识库增强，了解多 Agent 协作、调度逻辑。工程上要掌握 Python、API 开发、向量数据库，基础的前后端对接也很有用。进阶可学强化学习、Agent 安全与对齐。Agent 拼的不是单一技术，而是系统整合能力，边做 demo 边学最快。

一、基础打底（所有人必学） 1. 编程基础（核心：Python） Python语法、函数、类、文件IO、异常处理 常用库：requests、json、pydantic、asyncio 数据结构：列表、字典、队列、栈、图（基础） Git基础：代码管理、分支、提交 2. AI与大模型基础 LLM原理：Transformer、上下文、token、幻觉、温度 主流模型：GPT4o、Claude 3、Qwen、Llama 3、DeepSeek 模型调用：API密钥、请求格式、流式输出、错误处理 基础NLP：意图识别、实体抽取、文本分类、摘要 3. 提示工程（Agent灵魂） 基础：角色设定、清晰指令、格...

1、从事 AI Agent 需掌握Python、LLM 原理、Prompt 工程；2、核心学ReAct/CoT 推理、RAG、函数调用；3、框架用LangGraph、AutoGen、CrewAI；4、搭配向量库、Redis、API 工具与多 Agent 协作。

1. 做一下自我介绍2. 讲一下你做过的系统架构，别只说用了哪些中间件架构最好按数据流讲，而不是按技术名词堆。入口层是网关、鉴权和限流，业务层负责请求编排、规则判断和状态推进，异步层用 MQ 解耦高峰流量和补偿任务，存储层通常拆成 MySQL、Redis、检索索引和对象存储，旁路再挂监控、日志、配置中心和任务调度。真正有价值的是你能指出瓶颈会出现在哪里，比如检索召回抖动、缓存热点倾斜、下游依赖变慢、消费积压或者数据库回查索引失效。3. RAG 的原理你怎么讲，真正落地时它在系统里承担什么角色RAG 不是“检索一下再回答”这么简单，它本质上是把外部知识注入生成过程，降低模型纯参数记忆带来的不确定...