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AI 应用开发者学习路径
面向正在构建 AI 应用、Agent、自动化工作流或内部工具的开发者。
核心目标：从 Prompt demo 走向可运行、可评测、可上线的 AI 应用系统。
推荐路线
| 阶段 |
学什么 |
产出 |
| 1 |
提示词 / 上下文 |
可复用 prompt 模板和失败案例记录 |
| 2 |
结构化输出 |
稳定输出 JSON、表格或任务计划 |
| 3 |
工具调用 |
调用搜索、数据库、文件、HTTP API |
| 4 |
工作流 |
固定流程、人工确认、状态管理 |
| 5 |
Agent 循环 |
observe -> plan -> act -> evaluate |
| 6 |
记忆 / RAG |
区分上下文、记忆、知识库和工作状态 |
| 7 |
评测 |
任务成功率、工具调用质量、成本和失败恢复 |
| 8 |
安全 |
权限表、高风险操作确认、审计日志 |
先看这些专题
第一个项目
做一个 GitHub Issue 分诊 Agent。
它应该能：
- 读取 issue 标题和正文。
- 判断类型：bug、feature、question、docs。
- 检索项目文档。
- 给出建议标签。
- 判断是否需要人工确认。
- 输出结构化 JSON。
- 记录失败案例。
推荐工具方向
| 方向 |
工具类型 |
| 应用框架 |
Next.js、FastAPI、Express、Workers |
| Agent SDK |
OpenAI Agents SDK、LangGraph、LlamaIndex、CrewAI |
| 工具协议 |
MCP、OpenAPI、HTTP tools |
| 评测 |
Promptfoo、DeepEval、trace grading |
| 生产化 |
tracing、replay、human-in-the-loop |
避坑
- 不要一开始就做多 Agent。
- 不要把 prompt 当成唯一控制手段。
- 不要忽略工具失败、重试和幂等性。
- 不要没有评测就把 demo 改成生产功能。