分享一下我边工作边学习AI Agent路线
我的学习主线如下，你们可以再根据自己的方向补充
📌 1. Agent 入门资料
推荐先看Datawhale的Hello-Agents
比较适合入门，基础内容全面比如：
RAG\MCP\A2A\Agent等
📌 2. Agent进阶资料
推荐看Google的agentic-design-patterns
告诉你：如果要构建生产级 Agent 系统，应该使用哪些设计模式。
📌 3. AI项目
实战项目可以根据你的方向去找。
比如想重点看RAG，可以去看：RagFlow
想看多 Agent 项目，推荐OpenClaw和Hermes-Agent
这两个项目里基本都有Agent Runtime 的核心
如果能把它们拆明白，对 Agent 的运行机制、任务调度、工具调用、上下文管理、多 Agent 协作都会有更深理解。
📌 4. 如果没有编程基础怎么办？
建议先去看视频。搜索Agent开发基础、项目实战等教程 ，可能会比较漫长，但没办法。
只能慢慢听、慢慢补，不要太着急
📌 5. 面试和八股资料
推荐AgentGuide 包含：Agent开发指南、面试以及转行相关内容
📌 6. 学习方式也很重要
如果看视频的时间都没有，也可以利用 Codex、Cursor 这类 AI 工具辅助学习。
让 AI：一步一步给你解释代码、画流程图、拆架构，以html方式展现
我觉得这也是一种很好的学习方式。
AI 时代，学会利用 AI 来快速学习，本身也很重要。
📌 7. 关注一些新的方向
除了基础和项目，也要适当关注一些新的技术方向。
比如最近经常被提到的：Skill和Harness
这些内容不一定一开始就要学得很深，也不需要有实战，也是一定得知道是什么，运用场景。
📌 8. 如果对 Coding Agent 感兴趣
对 Coding Agent 比较感兴趣，可以看这个项目： learn-claude-code
适合了解如何利用 harness 思想去开发一款 Coding Agent。
重点思考为什么这么设计，以及问题是怎么被解决的。
说真的，这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型，挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis，稳稳当当过日子。
结果GPT、DeepSeek火了之后，整条线上的人都开始有点慌了，大家都在想：“我是不是要学大模型，不然这饭碗还能保多久？”
我先给出最直接的答案：一定要把现有的技术和大模型结合起来，而不是抛弃你们现有技术！掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。
即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地！大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇！
这绝非空谈。数据说话
2025年的最后一个月，脉脉高聘发布了《2025年度人才迁徙报告》，披露了2025年前10个月的招聘市场现状。
AI领域的人才需求呈现出极为迫切的“井喷”态势
2025年前10个月，新发AI岗位量同比增长543%，9月单月同比增幅超11倍。同时，在薪资方面，AI领域也显著领先。其中，月薪排名前20的高薪岗位平均月薪均超过6万元，而这些席位大部分被AI研发岗占据。
与此相对应，市场为AI人才支付了显著的溢价：算法工程师中，专攻AIGC方向的岗位平均薪资较普通算法工程师高出近18%；产品经理岗位中，AI方向的产品经理薪资也领先约20%。
当你意识到“技术+AI”是个人突围的最佳路径时，整个就业市场的数据也印证了同一个事实：AI大模型正成为高薪机会的最大源头。
最后
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。
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包含提示词工程、RAG、Agent等技术点
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市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的
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