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AI Agent

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LLM 驱动的自主代理:从 ReAct/工具调用到多智能体编排,覆盖从 0 到生产落地的完整工程实践。

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前置知识:🧬 深度学习
基础

术语速查 + 学前地图(先读这篇)

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基础

什么是 AI Agent:从 LLM 到自主智能体

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基础

LLM 基础与提示工程(Agent 工程师必备)

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进阶

ReAct 模式:思考-行动-观察循环

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进阶

工具调用(Function Calling / Tool Use)

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进阶

记忆系统:短期、长期、向量检索

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进阶

RAG:把私有知识接入 Agent

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Semantic Kernel 深入(C#/.NET Agent 主力栈)

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高级

知识图谱 + RAG:构建全链路检索

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高级

多智能体编排:Supervisor、Swarm、A2A

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高级

案例剖析:智能 Incident Triage 多 Agent 系统

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SWE Agent / 自主 AI Worker 模式

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高级

主流框架对比:LangGraph / AutoGen / CrewAI / OpenAI Agents SDK

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评测:Agent 怎么测才靠谱

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生产落地:可观测、成本、安全、容灾

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高级

垂直 Agent 实战:客服、Coding、数据分析、Browser Use

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高级

岗位准备:面试题、项目展示、简历包装

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高级

🎯 面试速查表:30 道核心题精答

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MCP 协议:让工具、Agent、模型可插拔

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高级

AI 安全与对齐:Prompt Injection、Jailbreak 与 Guardrails

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