一份针对零基础学习AI Agent详细学习计划
以下是针对零基础学习者制定的AI Agent详细学习计划，结合最新行业动态和实用资源推荐，帮助你从入门到进阶系统掌握核心技能：
一、学习计划概览（总周期：6-8个月）
| 阶段 | 目标 | 时间 | 核心内容 |
|---|---|---|---|
| 1. 基础认知与工具准备 | 理解AI Agent概念，掌握Python基础 | 1个月 | AI基础、Python语法、数学基础 |
| 2. 大模型与框架学习 | 掌握大模型原理及主流开发框架 | 2个月 | Transformer架构、LangChain、LlamaIndex |
| 3. 项目实战与工具应用 | 通过实战项目巩固技能 | 2个月 | 自动化办公、ReAct框架、多Agent协作 |
| 4. 进阶与行业应用 | 深入NLP、强化学习，探索行业场景 | 持续学习 | 模型微调、部署优化、行业案例研究 |
二、分阶段学习计划
阶段1：基础认知与工具准备（1个月）
目标：建立对AI Agent的认知框架，掌握Python编程基础。
- 学习内容：
- AI Agent基础：
- 定义与四大要素：规划、记忆、工具、执行。
- 应用场景：自动化办公、客户服务、医疗保健等。
- 推荐书籍：《人工智能简史》建立宏观认知。
- Python编程：
- 基础语法（变量、循环、函数）、数据处理（Pandas、NumPy）。
- 推荐书籍：《Python编程：从入门到实践》。
- 数学基础：
- 重点掌握线性代数和概率论基础，推荐《漫画线性代数入门》。
- AI Agent基础：
每日任务：2小时理论学习 + 1小时编码练习。
阶段2：大模型与框架学习（2个月）
目标：掌握大模型原理及开发框架（LangChain、LlamaIndex）。
- 学习内容：
- 大模型基础：
- Transformer架构、GPT系列模型原理。
- 书籍推荐：《实战AI大模型》《Build a Large Language Model (From Scratch)》。
- 开发框架：
- LangChain：学习ReAct框架、工具调用、Agent链式交互。
- LlamaIndex：数据检索与增强生成（RAG）。
- 工具文档：OpenAI API、Assistants API。
- 核心技能：
- Prompt Engineering（提示词优化）。
- 使用Colab或Jupyter Notebook进行模型调试。
- 大模型基础：
实战示例：使用LangChain构建简单问答机器人。
阶段3：项目实战与工具应用（2个月）
目标：通过7个实战项目掌握完整开发流程。
- 推荐项目：
- 自动化办公：利用Assistants API生成PPT（结合DALL·E 3）。
- 智能定价系统：基于ReAct框架实现动态决策。
- 多Agent协作：使用AutoGen构建虚拟团队。
- 知识库问答：通过LlamaIndex实现检索增强生成。
- 学习资源：
- 书籍：《动手做AI Agent》提供完整代码与案例解析。
- 在线课程：极客时间《大模型时代的Agent开发方法论》。
关键技巧：从GitHub克隆开源项目（如AutoGPT、BabyAGI）并修改参数调试。
阶段4：进阶与行业应用（持续学习）
目标：深入技术细节，探索行业落地场景。
- 学习方向：
- 自然语言处理（NLP）：微调模型（如ChatGLM）、构建领域知识库。
- 强化学习：开发自适应Agent（如DeepMind的Alpha系列思路）。
- 部署与优化：使用AWS/Aliyun部署Agent，优化推理速度。
- 行业研究：
- 参考《中国大模型落地应用案例集》，分析医疗、金融等场景。
- 关注行业报告（如Gartner预测、AI月报）。
三、资料推荐
书籍
- 《动手做AI Agent》：7个实战项目覆盖主流框架，适合零基础。
- 《实战AI大模型》：详解Transformer、BERT、GPT系列模型。
- 《Build a Large Language Model (From Scratch)》：从零构建LLM，GitHub配套代码。
在线资源
- OpenAI官方文档：学习Assistants API和Function Calling。
- LangChain中文教程：官方文档与社区案例（如ReAct框架实现）。
- 极客时间课程：《大模型时代的Agent开发方法论》。
- b站视频：公认讲的最好的【Agent保姆级教程】同济大佬12小时带你从入门到精通
- LangGraph 是 LangChain 旗下主打 AI Agent 开发的基础框架（完全免费，40 节课，总共 3.5 小时的视频内容）：https://academy.langchain.com/courses/intro-to-langgraph
- AI Agent 开发实战：https://github.com/AIGeniusInstitute/AI-Agent-In-Action
- AutoGen：https://github.com/microsoft/autogen（支持多代理对话，以解决用户任务。可以使用多个代理来开发LLM应用程序）
- AutoGPT是一款使用GPT-4创建的完全自主的AI代理：https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
- GitHub - huggingface/agents-course: This repository contains the Hugging Face Agents Course.
实战平台
- Kaggle：参与AI竞赛（如聊天机器人优化）。
- Hugging Face：部署预训练模型并测试Agent功能。
四、学习建议
- 学以致用：每学完一个知识点，尝试用代码复现（如用Python写自动化脚本）。
- 社区参与：加入LangChain或AutoGPT的Discord群组，获取最新动态。
- 持续追踪：关注行业动态（如OpenAI的AgentSDK）。
通过以上计划，你可以逐步从理论过渡到实战，最终具备开发商业级AI Agent的能力。建议每周至少投入15小时，保持持续学习与项目迭代！