04-14 14:14 门头沟学院 前端工程师 发布于浙江
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基础语法+Agent核心模块+多智能体协作+记忆存储，封装使用实践确定可行性
#想从事Agent应该学习哪些技术？#
想做 Agent，先把最核心的东西学扎实：
首先得会 Python，还有 AI 基础，把 Python 的 AI 生态搞熟，比如 LangChain 这些，理解怎么调用 API，会用大模型（OpenAI 或其他国产模型）的接口，能让模型按你要的结构输出结果。
然后重点啃 Agent 核心这块：
RAG 检索增强生成必须会，让 Agent 能连外部知识库，得学文档加载、向量库（Chroma、PGVector），还有 Embedding 的基本原理。
工具调用和工作流也要掌握，用 LangChain 或者 Semantic Kernel 把各种功能封成工具，比如查库存、发邮件、查数据，再搭 ReAct、Reflection 这种执行逻辑。
多智能体协作可以学 CrewAI、AutoGen，让多个 Agent 分工干活，比如研究员、写手、审核分开配合。
记忆这块要分清短期记忆（对话历史）和长期记忆，用 SQLite、Redis 去管理。
最后再用 FastAPI 把 Agent 封成接口服务，或者用 Chainlit、Gradio 快速做个 Web 演示，方便落地展示。
想做 Agent，先把最核心的东西学扎实：
首先得会 Python，还有 AI 基础，把 Python 的 AI 生态搞熟，比如 LangChain 这些，理解怎么调用 API，会用大模型（OpenAI 或其他国产模型）的接口，能让模型按你要的结构输出结果。
然后重点啃 Agent 核心这块：
RAG 检索增强生成必须会，让 Agent 能连外部知识库，得学文档加载、向量库（Chroma、PGVector），还有 Embedding 的基本原理。
工具调用和工作流也要掌握，用 LangChain 或者 Semantic Kernel 把各种功能封成工具，比如查库存、发邮件、查数据，再搭 ReAct、Reflection 这种执行逻辑。
多智能体协作可以学 CrewAI、AutoGen，让多个 Agent 分工干活，比如研究员、写手、审核分开配合。
记忆这块要分清短期记忆（对话历史）和长期记忆，用 SQLite、Redis 去管理。
最后再用 FastAPI 把 Agent 封成接口服务，或者用 Chainlit、Gradio 快速做个 Web 演示，方便落地展示。
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