AI Agent 开发入门路径与学习指南
针对开发者在社区提出的“如何系统学习 AI Agent 开发”这一痛点，本文梳理了主流的 Agent 学习路径与核心技术栈。首先，初学者应从大模型基础（LLM API）和提示词工程（Prompt Engineering）入手，掌握 Function Calling（函数调用）这一连接外部世界的关键技术。其次，在框架选择上，建议从低代码平台（如 Dify、Coze）快速上手，理解 Agent 的工作流（Workflow）与工具调用逻辑；随后过渡到代码级框架，如轻量级的 LangChain、LlamaIndex，以及专注于多智能体协同的 CrewAI 和 AutoGen。最后，实践是掌握 Agent 开发的核心。开发者应通过构建 RAG（检索增强生成）系统、个人助理等具体项目，深入理解 Memory（记忆机制）、Planning（规划能力）和 Tool Use（工具使用）三大核心支柱，从而实现从理论到实际生产力的跨越。