飞翔的智能体
@nengpao
AI Agent正在成为一门严肃的工程学科，但最大的错误是试图一次性学会所有东西。
更好的方法？跟着这张路线图走。
这张AI Agent工程路线图把学习之旅分成了8个实用层次：
01 — LLM基础：理解Transformer、分词、上下文窗口、推理模型和基准测试
02 — 上下文工程：学习系统提示、少样本示例、结构化上下文和扩展思考如何塑造Agent行为
03 — 记忆架构：构建会话记忆、向量检索、持久化记忆和提示缓存
04 — Agent工作流：深入ReAct模式、MCP、多Agent编排和Coding Agent
05 — 工具连接：将Agent连接到API、MCP服务器、浏览器和计算机使用工具
06 — AI网关与成本控制：学习模型路由、回退、成本跟踪和多供应商设置
07 — 护栏与安全：处理提示注入、验证、PII、越狱和幻觉风险
08 — 可观测性与评估：追踪Agent决策、运行评估、回归测试和检测性能漂移
重要的事？不要直接跳到构建自主Agent。先理解模型，然后是上下文，然后是记忆，然后是工具，然后是编排，最后构建让Agent安全、可测量和可靠的系统。
原帖链接：x.com/i/status/20921…
话题来源 @AamirAnsar94694
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