关于本教程
什么是 AI Agents Handbook
AI Agents Handbook 是一个 自学 AI Agents 开发的教程，
- 涵盖所有应用 AI 开发的主题
- 灵活：您可以快速学习，只学习核心材料，或者深入研究额外的材料
- 实践至上
- 从零到英雄：入门可以没有任何知识
- 最后几章专门介绍科学和商业的前沿。
我们的目标 是创建世界上第一个端到端的 AI Agents 开发课程。灵感来自传奇资源 d2l.ai。
快速链接：
主要材料的估计总时长：126 小时。
价值观
- 敏捷和最新 - 尽可能快地添加材料，适应不断改进的技术
- 实践至上 - 每个模块都有实践任务
- 社区驱动 - 学生和作者帮助开发教程 - 如何参与？
- 从零到英雄 - 教程计划成为一个高级抽象，可以在没有深入的 CS 和 DS 知识的情况下学习
- 没有空洞的价值 - 我们只在为世界上已有的内容增加价值时才自己创建材料
原则
- 使用文本格式，以便能够进行即时更改，因为 AI Agents 的格局每 12 个月就会过时 50%
- 模块由不同讲师的材料组成，以避免大学课程中常见的“抄袭他人材料”
- 这也使得可以利用世界上最好的讲师的讲座
- 作为学生，您也可以随时脱离课程并深入研究您感兴趣的主题
- 如果您发现当前材料无用或过时 - 请告诉我们！
课程安排
课程的主要材料分为三个模块：basics、junior、senior。您可以在 roadmap.sh 上注册并交互式地标记已完成的模块：AI Agents 2025 Roadmap。
整个课程分为几个块，每个块由模块组成，模块内阐述一个主题（例如，“LLM 基础”）。
1. Basics (~6 小时)
在 basics 模块中，您将编写第一个智能体，获得 LLM 的基本知识，学习如何使用它们，学习编写提示词 - 这就是开始学习和开发智能体所需的一切。
在额外的模块中，您可以学习轻量级的后端开发，LLM 的用例，掌握氛围编码。
2. Junior (~40 小时)
- junior 模块从完成 huggingface 的智能体课程开始。
- 接下来，您将了解对业务很重要的检索增强生成 (RAG) 架构
- 完成关于智能体和多智能体架构的研讨会
- 开始掌握用于智能体开发的工业框架之一：LangGraph、Pydantic AI 或 LlamaIndex
- 并实现一个大型的个人项目！
- 模块以关于 AgentOps 的内容结束：基础设施、智能体工作评估、加速开发。
完成此模块后，建议开始寻找 middle-level 职位的第一份工作。在寻找工作的同时，您可以继续学习。
3. [待定] Senior (~60 小时)
在高层次上掌握智能体相当容易 - 因此在 junior 模块之后直接是 senior 模块。在这里，我们将回到已经学习过的主题并深入研究它们：LLM、提示词工程、后端、RAG、认知架构、基准测试。我们的新模块将是在线智能体评估、基于反馈的改进、元智能体、Agent2Agent 协议。最后，您将实现一个具有 AgentOps 基础设施、记忆 和许多其他功能的工业级垂直项目。
4. [待定] TechLead (100 小时 +)
智能体开发者不能被描述为那些很久以前学完某些材料并且从此停止学习的人。相反 - 智能体位于行业中发展最快的部分。持续学习、FOMO、寻找新技术 - 这就是 AI Agents 开发者的浪漫之处。
此规模计划用于已经实践的开发者进行经验交流。它主要由以下内容组成：
- 关于在修改后的模型上开发智能体的材料
- 科学文章的概述
- 行业领导者的内幕消息
- 对全球格局中最佳变化的评估
- 其他前沿主题
5. Not AI Agents (~20 小时)
包含所有不直接与 LLM 相关的额外信息的模块：
- 后端开发
- DevOps
- AI 安全
- 伦理方面
- 氛围编码
- 元学习
- 以及其他主题
此模块中的模块位于主要材料的过程中。
所有来自 "Not AI Agents" 的模块都不是必须完成的。但是，如果您是初级开发者 - 那么这些模块将帮助您开发更具生产力的智能体并找到工作。
如果您已经是经验丰富的开发者，那么您可能只会欣赏关于元学习、氛围编码的材料。
本教程中没有的内容
- 无代码平台的培训（但如果您想领导 - 我们会支持您）
- 编程、python 基础、git、计算机操作的培训
- 数据科学、ML、DL、CV、NLP、应用数学的培训
- 关于撰写简历、找工作、通过面试的方法材料；学习过程中的支持、积极进取的学生社区（但所有这些都在 merkulov.courses 上）