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AI Agent 学习路线从调 API 到拿 Offer

复旦 + 大厂算法岗出身 · 80+ 篇原创深度笔记 · 每篇 5000 字 + 可跑代码 + 生产踩坑

AI Agent Network

🍋 我是谁

我是 AI小柠檬,复旦毕业,大厂算法岗 3 年。2025 年开始全职做 AI Agent 方向,踩了一年的坑,把经验浓缩成这份路线。

这不是"看完文档帮你总结一遍"的搬运内容。每一篇都是我亲手写代码、跑通项目、在生产环境翻过车之后的复盘


这份路线解决什么问题

我见过最多的三种"卡死"

  1. 一上来就学 LangChain → 框架报错看不懂,因为不懂 ReAct 思想和 Function Calling 原理
  2. 只会跑 Demo 不会改 → 教程跑通了,需求一变就束手无策,因为不理解底层循环
  3. 面试被问"你做的 Agent 和普通 API 调用有什么区别" → 答不上来,因为从没手写过 Agent

这条路线的设计原则:先手写,再用框架;先原理,再工程;先能跑,再能面

学习路线

学完每一层都有对应的可落地项目。不是"看完就完了"——是"看完能交付"。


内容体系一览

📚 主线路线(15 篇深度笔记)

从 Python 环境到生产级 Agent,每篇 5000+ 字,含代码、SVG 图解、面试追问、自测题。

主线路线详情

🧱 实战项目库

RAG 从零搭建 · 企业 Agent SOP · 开源框架选型地图 · 变现路径分析 · 12 个月成长规划

🎬 案例库(25 个场景)

每个案例包含:业务场景 → 技术架构 → 核心代码 → 生产化补丁 → 常见坑

🎤 求职面试

50 道高频面试题精讲 · 简历写法 · JD 拆解 · 薪资趋势 · Offer 谈判


和市面上其他教程的区别

对比


从这里开始

推荐学习路径

零基础:从 Lv1-1 Python 必备 7 件套 开始,按顺序往下走

有 Python 基础:直接跳到 Lv2-1 ReAct 范式,这是 Agent 的核心思想

想找工作:先看 Lv5-3 面试题精讲 了解考什么,再回头补短板

想做项目:看 RAG 从零实战案例库


💬 关于作者

复旦大学毕业,大厂算法岗 3 年。2025 年转 AI Agent 方向全职创作。小红书账号「🍋AI小柠檬」。

有问题评论区见,会回。

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