LLM、Agent上手教程
llm-beginner 是一个专为大模型时代打造的进阶学习项目，旨在通过六个循序渐进的工程任务，帮助开发者从零构建并掌握 Transformer 架构、指令微调、RAG 技术及智能体开发的核心能力。该项目通过提供标准化的自检机制和配套教材，解决了开发者在大模型学习过程中理论与工程实践脱节的问题。
该项目要求学习者先手写核心代码再对照框架，从而实现对技术底层原理的深度理解。教程涵盖了从 Transformer 基础架构到 mini-GPT 实现、指令微调与对齐、检索增强生成（RAG）、工具调用 Agent 以及代码智能体开发的完整技术栈。每个任务模块均包含独立的依赖管理、数据下载脚本、代码自检工具以及引导 AI 进行代码评审的专用提示词。项目深度结合了 2025-2026 年的主流技术标准，并对国内模型下载与运行环境做了专门的适配优化。
本项目适用于具备 Python 与深度学习基础，希望系统化提升大模型开发实战能力的开发者。特别适合正在学习《神经网络与深度学习》系列教材，或希望通过动手实践快速掌握 Agent 开发与大模型微调技术的工程技术人员。