分享一下我的Agent学习路线
我当初转 Agent 方向，给自己定了三个月的计划，一路摸下来，路径其实很明朗，给大伙儿说说。

第一个月：先跑起来，别想太多
目标就一条——折腾出一个能对话、能查资料的 RAG Bot。Python 学到能调接口就收手，别去啃什么高深语法。GitHub 上找个 star 超 5k 的项目，照着 README 把 demo 跑起来。然后用自己的 API key 替换掉 retriever 和 LLM 调用部分，再改改 prompt 模板，瞅瞅输出怎么变。月底交个丑是丑点儿但能聊能查的东西就算成功，全程当“调包侠”也无所谓，链路串起来就是赢。

第二个月：让 Agent 学会决策和使唤工具
这个月把上个月直通式的链路改成有推理能力的 Agent。用 LangGraph 或 AutoGen 重新搭建，让 Agent 能循环判断、挑选工具。重点抓两块：一是先给它接上三五个工具（搜索、计算、查数据库），盯着它面对不同意图时咋选工具；二是自己构造 20 个边界用例，比如条件缺失、多步推理、意图模糊的，全安排上。接着调 system prompt 和 few-shot 示例，把成功率从 60% 硬拉到 80% 朝上。这期间每天花十分钟扫一篇 arXiv 论文摘要，只看解法思路，公式直接忽略。

第三个月：扔进真实业务里锤炼
最后一个月把 Agent 塞进实际业务。挑个你熟的场景，像邮件客服或简历筛选，拆成三个子 Agent 协作：一个解析输入，一个查信息，一个生成回复，各管各的。盯紧两个数字：单次调用的 token 消耗和端到端延迟，把花销压到合理水平。同时建一条 bad case 反馈流，每天把线上的翻车案例捞回来，自动转成回归测试。这时候该读源码了，找个轻量框架比如 SmolAgents，把它的执行循环啃一遍，然后自己手写一个精简版。

几点实在建议：别一上来铺开学所有工具，缺啥补啥最实在。头一个月别碰数学和底层原理，那是遇到调不通的坑再去翻的。保持每周交付，每周都得有个能跑的新版本。看论文遇生词，直接甩给大模型用大白话讲给你听。

核心路径就三步：仿造、改造、创造。三个月真动手的话，足够从零设计、调试并落地一套轻量 Agent 系统——前提是天天敲代码，光看教程不顶用。人工智能 大模型 agent AI应用开发