AgentGuide

🔥 AI Agent 开发 × 面试求职 = 一站式解决方案

• 对标 JavaGuide 的 AI Agent 学习指南
• 从入门到拿 Offer，系统化 + 实战化 + 求职导向

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💡 核心理念

📌 本项目定位：资源整合 + 系统化路径 + 实战导向

🎯 我们的原则：

• ✅ 站在巨人的肩膀上 - 互联网已有的优质资源（课程、教程、论文），我们直接引用，不重复造轮子
• ✅ 只分享干货 - （坚持更新中，欢迎催更）
• ✅ 提供系统化路径 - 将碎片化资源串联成完整学习路线，告诉你先学什么、再学什么
• ✅ 求职导向 - 每个知识点都标注"面试怎么考"、"简历怎么写"

💪 AgentGuide 的独特价值：不是简单的资源堆砌，而是系统化 + 求职导向 + 实战验证的完整解决方案！

📑 目录

🎯 核心内容：

• 💡 关于本项目 - Agent开发指南、转行大模型、高级RAG、大模型面试
• 🆕 求职新范式 - 1-2-5框架、个人品牌、投递策略
• 🧭 Agent 求职通关 Todo List - 当前优先级、8阶段学习产出、项目落地5步法
• 🚦 6步学习路径 - 从岗位选择到拿Offer
• 🔬 算法岗 vs 🛠️ 开发岗 - 岗位选择决策树
• 📚 学习路线图 - 算法岗10-15周 | 开发岗8-12周
• 💼 实战项目 - 开源优质项目合集+N X Agent项目
• 📖 技术教程 - LangGraph、RAG、上下文工程、监督微调、强化学习
• 🎯 面试题库 - 1000+题、系统设计、编程题

🛠️ 快速导航：

• 🚀 10分钟快速开始 | 💬 加入学习社群 | ❓ 常见问题
• 🧭 新手快速开始 | 🧭 2026 Agent 求职路线 | 🛠️ Agent 项目落地方法 | 🧩 Agent Harness Engineering
• 📄 Paper Agent | 🧳 Travel Agent | 🌐 Web Agent | 🖼️ Multimodal RAG

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📖 关于本项目

3 分钟了解为什么你需要 AgentGuide

😰 你是否正在经历这些痛点？

• ❌ 学了一堆 LLM API 调用，但不知道 Agent 和普通对话有什么区别
• ❌ 看了无数篇 LangChain 文档，却依然不知道从哪里开始
• ❌ 做了一些 Demo 项目，但简历上写不出亮点，面试讲不清楚
• ❌ 想转 AI Agent 方向，但不知道算法岗和开发岗应该准备什么
• ❌ 网上资料又多又杂，缺少一条清晰的学习路线

AgentGuide 是什么？

AI Agent 开发学习指南 | 转行大模型 | LangGraph 实战 | 高级RAG | 大模型面试

一份系统化、求职导向的 AI Agent 学习与面试指南，涵盖：

• Agent 工程：Agent Loop、LangGraph / OpenAI Agents SDK、MCP、Skills、权限与状态管理
• Context Engineering：上下文分层、Memory、Tool Loadout、长任务压缩、成本与缓存优化
• RAG / Multimodal RAG：文档解析、Embedding、Rerank、GraphRAG、Agentic RAG、视觉文档检索
• Eval / Observability / Safety：Agent 评测集、trace、LLM-as-judge、红队、安全边界与 human-in-the-loop
• Post-training / Agent RL：SFT、偏好优化、GRPO/DPO、工具调用数据合成、轨迹数据训练
• 实战与求职：Paper Agent、Travel Agent、Web Agent、项目复盘、简历表达与面试题库

🗺️ AgentGuide 在 LLM 生态中的定位

我们覆盖 AI Agent 开发的完整技术栈 - 从模型微调到应用部署的全流程：

图片来源：LLM Open Source Landscape

📌 AgentGuide 涵盖的核心技术栈（2026 版）：

🤖 Agent 应用层

• ✅ Agent / Workflow
  • LangGraph、OpenAI Agents SDK
  • AutoGen、CrewAI、Pydantic AI
  • Dify、n8n、Flowise
• ✅ 任务形态
  • Research / Coding / Web Agent
  • Multi-Agent / Supervisor / Handoff
  • Computer Use / Browser Automation

🧩 Agent Harness 层（核心）

• ✅ Context Engineering
  • System / Memory / Retrieval / Trace
  • Context Compression、Prompt Cache
• ✅ Tools & Protocols
  • Tool Schema、MCP、Skills
  • A2A / ACP、权限分级
• ✅ Reliability
  • Sandbox、HITL、Retry、Cost Guard
  • Trace、Replay、Observability

📊 Data / Eval / Training 层

• ✅ RAG & Data
  • Docling、MinerU、Unstructured
  • Milvus、Qdrant、Chroma、FAISS
  • GraphRAG、Agentic RAG、Multimodal RAG
• ✅ Eval & Safety
  • Promptfoo、DeepEval、Inspect、RAGAS
  • WebArena、OSWorld、SWE-bench
• ✅ Post-training
  • SFT、LoRA / QLoRA、DPO / GRPO
  • Tool-use / Trajectory 数据合成

💡 AgentGuide 的完整覆盖：

🔬 算法工程师路径：

• Agent 推理与规划：ReAct、Reflexion、Tree/Graph Search、Tool-use 策略
• RAG 与记忆算法：Hybrid Retrieval、Rerank、GraphRAG、Agentic RAG、Memory 压缩与召回
• Post-training：SFT、LoRA/QLoRA、DPO/GRPO、工具调用/轨迹数据合成与评测

🛠️ 开发工程师路径：

• Agent Harness：状态管理、工具注册、权限确认、sandbox、trace、replay、成本控制
• 工具与协议：MCP、Skills、A2A/ACP、API adapter、Browser / Computer-use 工具封装
• 生产级 RAG：文档解析、向量库、rerank、引用、观测、CI eval 与安全红队

🔀 通吃型路径：用算法能力提升 Agent 决策质量，用工程能力把 Agent 做成可运行、可评测、可复盘、可写进简历的系统。

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🎯 适合人群

求职目标：

• ✅ AI Agent 算法工程师 | AI Agent 开发工程师 | RAG 系统工程师
• ✅ LLM 应用工程师 | 大模型工程师 | 多模态算法工程师

学习需求：

• ✅ Agent Loop | LangGraph | OpenAI Agents SDK | MCP / Skills
• ✅ RAG / Multimodal RAG | 向量数据库 | Agent Memory | Eval Harness
• ✅ 大模型面试 | 算法岗面试 | 开发岗