AI Agent 学习路线：从零到生产，每个阶段配一个开源项目
一份系统的 AI Agent 学习路线图，分为 5 个阶段：LLM 基础 → Prompt 工程 → 单 Agent 开发 → 多 Agent 系统 → 生产部署。每个阶段推荐一个 GitHub 开源项目作为实战练手。
Agent
从零构建 ReAct Agent：工具调用与多步推理
实现一个 ReAct 风格的 Agent，支持搜索、计算器、代码执行等工具。覆盖 Thought-Action-Observation 循环、Prompt 工程设计和错误恢复策略。
RAG Pipeline 实战：从文档切分到检索增强的完整链路
搭建生产级 RAG 系统的全流程：文档切分策略、Embedding 模型选型、向量数据库对比、检索重排，以及 Prompt 注入的最佳实践。