分享我的Agent学习路线

我本身的主力编程语言就是Python，再加上导师的研究方向刚好是机器学习、深度学习，这方面的基础也就自然而然积累了一些。后来也是误打误撞，进入了AI Agent开发相关的岗位实习，整个过程也算实打实的干中学、边做边练。
刚接触这块的时候，我最先做的就是梳理Agent的主流开发框架、完整运行流程，先把整体体系摸清楚。等对各类框架有了基础认知后，我就开始往深钻研，吃透每个模块底层的代码逻辑：一边在GitHub上研读优质的开源项目代码，一边仔细扒LangChain官网，把里面的各项功能都研究明白，在这里也特别感谢我的小导豆包老师，帮了我不少忙。
把整体框架和流程吃透之后，我就开始深耕各个核心模块，比如深挖RAG模块里的文本分块方式、Embedding实现逻辑、检索增强的实现原理，以及各类优化策略等等，一点点把细节摸透。
但这个时候也真的忍不住感叹，AI行业的技术迭代速度实在太快了，我刚把一套技术技能学扎实，Claw Bot也就是现在的龙虾模型就推出了，还是得持续跟进、不停学习。
平时也有不少朋友问我，有没有推荐的学习老师或者教程。其实我就是典型的电子蝗虫学习法，不管来源是什么，只要是自己需要的知识点、技术内容，就针对性去看去学，完全按需学习。
总而言之，AI行业更新迭代的速度太快了，想要跟上节奏就必须保持持续学习的状态，有时候甚至还要及时跟进顶会论文，才能不落后。以上就是我这段时间的完整学习路径啦，也希望评论区的各位大佬多多指点、不吝赐教。 #从事AI岗需要掌握哪些技术栈？#