🚀 全网最系统的 AI 智能体实战速成指南（从零到企业级落地）

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2026 持续更新中 · 目标打造「地表最强」AI Agent 教程 —— 系统教程 + 可跑源码 + 面试题库 + 企业级实战项目 + 长期技术栈更新，全面对齐「AI 智能体 / 大模型应用开发工程师」培训课表与招聘 JD 的一条龙学习路线。

快速开始 • 教程大纲 • 案例汇总 • 更新日志 • 面试题库 • 新手入门与常见问题

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📢 更新说明：AI 不停，更新不止。本仓库将伴随 AI 大模型技术栈持续进化，坚持 开源、系统化、长期更新。模型、框架、Agent、实战项目，都会随着生态变化持续完善和升级。它不只是帮你入门，而是陪你一路成长，从零基础到能真正落地。

目前 概念篇 已全部更新完毕，两个完整实战项目也已更新完毕：NL2SQL + LangGraph 实战项目 电商问数（源码仓库）已于 5 月 3 日完成。DeepAgents 多智能体实战项目 深度研搜（源码仓库）已于 5 月 17 日完成。你可以点击更新日志，了解最新仓库动态。

市面上 AI 大模型应用内容很多，但绝大多数是碎片化帖子、收费训练营等；本仓库就是让你不用先花大几千甚至上万，也能系统进入大模型应用开发。若对你有帮助，欢迎 Star ⭐~

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✨ 教程亮点

• 🌱 全网首个系统开源的 AI 智能体教程：这是一套长期维护的 AI 大模型应用开发路线图。市面上不缺零散帖子，也不缺收费训练营，但真正系统、持续更新，并且覆盖 教程 + 源码 + 实战项目 + 面试题库 的 AI 大模型应用教程极少。本仓库要做的就是把这条路线公开、做深、做完整，陪你从入门、进阶、项目实战一路成长。
• 🧭 一条线拉通大模型应用全栈：从大模型与提示词，到低代码（Coze/Dify）与代码框架（LangChain/LangGraph），再到企业级 RAG/Agent、微调与工程规范——按知识体系统一编排，完整链路闭环，适合系统吃透而不是碎片化收藏。
• 🐍 聚焦 Python 生态，直击 Agent 工程：很多课程会围绕 Spring AI、langchain4j 展开，更偏 Java 技术栈。本教程主线聚焦 Python + LangChain + LangGraph，直接对齐当下 AI Agent / 大模型应用开发最常用的工程路线。
• 📘 零基础能进，工程师也能深挖：整套教程按由浅入深的方式编排，先把大模型、Agent、RAG、MCP、Tool Calling 这些核心概念讲透，再进入源码、框架、部署和项目设计。少讲玄学黑话，多讲“为什么这么设计、代码怎么跑、项目怎么落地”。
• 💼 企业级实战，对标「能干活」：以电商问数、深度研搜、掌柜智库、电商小二等为主线，串起意图解析、多源知识、转人工、复盘与监控；把 多路召回、评测、观测、成本、护栏 放进真实语境里练。写简历、讲项目有抓手、不空泛。
• ✅ 每个案例都以“能跑起来”为标准：不只是讲概念或贴伪代码，而是尽量提供可运行案例、源码、环境说明和常见问题排查。案例内容均按人工实际跑通的思路整理，帮助你少踩坑、尽快上手。
• 📚 教程源码面试，三位一体能跑通：不止「看完」，还能「跑通」更能「答出来」——可运行案例与源码、提示词模板与部署思路，拒绝「只讲概念」。面试题库按培训班与 JD 常见能力域拆题，其中有相当一部分题目整理自大厂真实面试题、公开面经与高频追问场景，适合转岗/应届集中复盘。
• 🚀 面向 2026，持续进化且硬核：技术栈与高频问法会随生态迭代，对齐「AI 应用开发工程师」万元级培训课表维度；不只告诉你“学什么”，还告诉你“怎么做项目、怎么讲项目、怎么答面试”。若有用，Star 即打赏 ⭐。

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🛠 技术栈概览

类别	技术/平台	说明
大模型与基础	LLM、Transformer、MoE、自注意力	LLaMA/Qwen/GPT、多模态、预训练/微调/推理
提示与编排	提示词工程、Tool Calling、Skills	多轮对话、消息模板、结构化输出、工具调用、技能化能力沉淀
低代码平台	Coze（扣子）、Dify	工作流、Agent、知识库、插件、Python 调用与本地化部署
开发框架	LangChain、LangGraph、DeepAgents	Model I/O、Runnable / LCEL、Memory、Tools、Agents、图式工作流、多智能体
协议与通信	MCP（Model Context Protocol）、A2A	Function Calling、服务解耦、外部工具接入、跨 Agent 协作
RAG 与检索	向量数据库、稀疏检索、混合检索、BGE-Rerank	多路召回、重排序、知识图谱、RAGAS 评估、高级 RAG 优化
文档与多模态	MinerU、OCR	图文混排 PDF 解析、设备手册与售后指南
部署与运维	Docker、Ollama、Xinference、vLLM	腾讯云/阿里云、AutoDL、Coze 本地部署
微调与训练	PEFT、LoRA、QLoRA、DeepSpeed、Llama-Factory	Alpaca/ShareGPT 数据格式、Safetensors/ONNX
编程与工具	Python；Codex、Cursor	主语言为 Python；覆盖 AI 编程工具、Agent Skills、多模型 API、MCP 接入与调试
求职与面试	面试题库	按岗位能力域组织 问法 + 答法；对齐同类线上培训结业能力与 JD 高频考点

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🎯 你学完能收获什么？

• 可上线的项目能力，能独立交付 AI Agent 应用（从环境到部署），从「只会调 API」进阶到能落地的工程实践。
• 体系化的架构表达，能讲清楚 RAG、Agent、MCP 等设计与取舍，面试与简历里经得起追问。
• **面试与 JD 对