计划在暑假能找一个小厂或者中厂实习，这几天想开始做个项目，然后在某站看到一个Ai心理助手，技术栈是vue，感觉有视频跟着敲会好上手一点，想着这种结合ai的比较新，不至于太老套，但是咨询了一下就业了的师兄，他说建议我去做一个agent相关的项目。目前有点拿不准，希望各位大佬指点一下建议，本人是双非大二电信专业，然后项目经验只有一个字节训练营的仿canvas的画布项目。

如果说我做过的，被面试官夸爆的那些Ai项目(一)是对现有规则提出了完全不同的解题思路的话，那么今天的项目则可以说是开创了全新的产品形态。换言之，我们不仅应该探索全新的思路，更应该站在开发者的角度去思考，有哪些全新的产品形态可以给用户带来完全不一样的体验模式。1. Superset — AI Agent 多路复用终端2026.03.01 | 全新品类，两天前刚上线一个终端同时运行 10+ 个 AI 编码 Agent，git-worktree 隔离互不干扰。会话 fork、智能状态感知、零遥测。这个品类刚出现，做一个带 Web 可视化的"AI 编程指挥台"，目前几乎没有竞品。推...

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。

从零构建全栈AI智能体 最近在GitHub上发现了一个非常适合大学生上手的AI Agent开源项目：agent-craft，111 star，纯中文教学，从最基础的LLM调用到完整的多智能体部署，15个模块手把手带你做。  仓库地址：https://github.com/Annyfee/agent-craft  为什么推荐这个项目？ 1. 学习路径清晰，从零开始 不需要你有AI开发经验，从"怎么调用一个大模型API"开始教，一步步到能自己搭一个完整的智能体系统。 2. 代码全部可运行 每个模块独立目录，注释清晰，clone下来本地一键跑通，不是那种"看完还是不会动...