想入行AI Agent？2026最全技术学习清单（从入门到offer）
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、格式约束（JSON/Markdown）
高级：CoT思维链、ReAct（推理+行动）、FewShot
自我反思、工具调用提示、长上下文管理
二、核心技术（Agent四大模块）
1. 记忆系统（让AI“记得住”）
短期记忆：上下文窗口、状态管理
长期记忆：向量数据库（Pinecone、Chroma、FAISS、Milvus）
嵌入（Embedding）：textembedding、bge、m3e
RAG（检索增强生成）：文档切分、向量化、检索、重排
2. 工具调用（让AI“能做事”）
函数调用（Function Calling）：定义、参数、返回、校验
外部API：搜索（SerpAPI）、天气、地图、邮件、数据库
代码执行：Python REPL、沙箱环境
工具封装、权限控制、白名单、异常熔断
3. 规划与推理（让AI“会思考”）
ReAct、ToT（思维树）、PlanandExecute
任务拆解、子任务调度、依赖管理
自我修正、反思循环、失败重试
状态机、工作流（Workflow）
4. 多智能体协作（2026重点）
架构：ManagerWorker、专家分工、辩论机制
框架：AutoGen、CrewAI、LangGraph、MetaGPT
通信协议、消息队列、结果聚合
三、主流框架（必学23个）
LangChain/LangGraph：工作流、状态管理、生态最全
AutoGen/CrewAI：多Agent、角色化、企业级流程
LlamaIndex：RAG、知识库、文档理解
Dify/Coze：低代码、快速上线、非技术友好
OpenAI Agent SDK、Semantic Kernel
四、工程化与部署（能上线才值钱）
1. 后端与服务
FastAPI/Flask：接口开发、路由、中间件
数据库：SQLite、PostgreSQL、Redis
异步、并发、限流、重试、日志
2. 部署与运维
Docker容器、K8s基础
云服务：AWS/GCP/Azure/阿里云/腾讯云
Serverless、API网关、域名、HTTPS
监控、告警、性能优化、成本控制
3. 评估与安全
评测：任务完成率、准确率、响应时间、幻觉率
工具：Ragas、Phoenix、自定义测试集
安全：输入过滤、输出审核、权限、隐私、合规
四、学习路线（3个月版）
第1个月：入门
Python基础 + LLM API调用
提示工程（ReAct/CoT）
用Dify/Coze做简单Agent（问答/日程）
第2个月：进阶
LangChain + RAG + 向量库
工具调用、函数封装
项目：文档问答、数据分析助手
第3个月：高级
LangGraph / AutoGen / CrewAI
多Agent、工作流、复杂任务
项目：智能客服、自动化流程、研究助手
五、面试常问（直接背）
解释ReAct的推理行动循环
RAG如何解决幻觉？有哪些优化？
如何设计一个能订机票的Agent？
多Agent架构有哪些模式？
Agent常见问题：卡顿、死循环、幻觉怎么解决？
六、避坑提醒
不用先训模型：重点是调用、编排、工程化
不用全学：先掌握Python + LLM + LangChain + RAG
重实战：每学一个技术就做小Demo，再串成大项目
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