想做 Agent,直接实战就行了

#想从事Agent应该学习哪些技术?#
https://github.com/datawhalechina/hello-agents
这个是一个github的链接,从零构建agent的教程。
但是
想搞 Agent 别光看理论,直接奔着能写代码、能跑项目去学最实在。
先把 Python 练熟,API 调用、网络请求、简单并发这些工程基础必须会。然后直接上手大模型实战,重点学 Prompt、Function Calling、工具调用,搞懂 ReAct 逻辑,知道怎么让模型 “思考 + 执行”。
框架直接冲 LangChain/LangGraph,配合 RAG 和向量库做落地,从单 Agent 自动调用工具开始练手。流程编排、异常重试、上下文记忆这些都是实战必踩的坑。
进阶再碰多 Agent 协作、流程调度和部署优化。别沉迷论文和概念,能从零搭出一个可用的 Agent,比看多少资料都管用,实战里踩坑才是真提升。
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04-09 17:45
门头沟学院 Java
一、自我介绍与项目深挖做一下自我介绍。简单讲一个你最有代表性的项目,你在其中解决的最关键问题是什么?结合实习或项目,做细节追问(工作流、职责、决策、挑战等)。二、Agent 与提示工程相关提示词模板是怎么设计与迭代的?你如何判断一个模板真的变好了?你们的 Agent 是单 Agent 还是多 Agent?为什么这么设计?有没有考虑过替代方案?Agent 的任务是怎么拆分的?拆分粒度是怎么决定的?上下文是如何构建的?你们怎么避免上下文过长或信息污染?如果上下文窗口不够,你会优先保留哪些信息?为什么?三、代码理解与单测生成(工程场景)做代码理解时,AST、调用关系这些信息是怎么用起来的?单测生成里,哪些代码不适合生成单测?你们是如何识别并过滤的?覆盖率高但测试质量很差,你见过吗?你们是如何解决的?mock 在单测里什么时候是必须的?什么时候反而会带来问题?如果一个函数同时依赖数据库和 RPC,你怎么让模型生成的单测稳定运行?你们如何评估生成单测的质量? 除了覆盖率,还有哪些指标有效?四、LLM 基础与 Transformer 细节LLM 的输入到底是什么?模型真正看到的内容包含哪些?self-attention 的核心作用是什么?为什么要拆成 Q、K、V?为什么 attention 能建模长距离关系?为什么需要 multi-head?attention 为什么可以看成动态加权?同一个 token 的 Q、K、V 为什么不相同?attention 复杂度很高,当上下文特别长时,你会怎么优化?模型产生幻觉的常见原因是什么?工程上有哪些方法可以降低幻觉?五、后端与系统基础Python 有多线程吗?GIL 是干嘛的?什么时候多线程才是有用的?讲一下 C++ 从源码到可执行文件的完整编译流程。六、算法题(手撕)给定一个数组 nums,计算所有子数组的中位数之和。定义:如果子数组长度为奇数:中位数 = 排序后中间的数。如果为偶数:中位数 = 排序后靠左的那个数。要求:计算所有子数组的中位数之和。
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