Agent开发从入门到精通，两周就够了！收藏这篇保姆级教程就够了！-优快云博客

我是在10月份第一次真正看到“Agent”的潜力。
当时就一个念头——这玩意儿，未来肯定有戏。

于是我决定试试看。
问题是，我不会啊。
那怎么办？
不会，就自己学。

于是我开始刷B站的Agent入门教程。
看了两三天，大概知道了：Agent可以用Java，也可以用Python开发。
Java有框架，Python有个更火的框架——LangChain。

我对比了一下，最后选了LangChain。
原因很简单：
它更成熟、更强大。

其实我之前虽然经常接触Python，但真没写过几行。
看别人写的倒是能看懂个八九成。
可问题也不少：
为什么Python不用定义变量类型？
为什么没有大括号？
为什么函数里老有个“self”？
为什么数组、列表、字典这些看起来都没名字？

于是我和AI聊了两个小时。
就两个小时，彻底打通了我的奇经八脉，算是对Python了解比较通透了。
从那一刻开始，我发现：

“会写代码的，不怕不会语言；有AI在身边，不怕没人教。”

Python通了之后，我就开始系统整理LangChain的知识。
因为——
学会LangChain，其实就等于学会了Agent开发。

LangChain开发，其实比Java开发还简单。
本质就是“调包”——调用别人已经写好的模块和API。
只要搞清楚LangChain有哪几块，怎么组合就行。

LangChain主要包含以下几部分：

Prompt模板：让模型“更听话”，最大化减少幻觉。
Tool工具：让Agent“能动手”，能查天气、能联网、能执行。
记忆（Memory）：让对话具备“连续性”，像真人一样对话。

只要主要这几块吃透，Agent开发也就没啥难的了。
要是你现在就在做智能体相关项目，那真能直接上手。

当然，如果你暂时还没有工作，那就多准备几个项目：
比如智能聊天机器人、RAG知识库系统，再了解下模型微调、上下文管理、MCP协议……
这些都是面试时能加分的技能点。

如果这些都准备齐全，
找个月薪2～3万的Agent开发岗，问题不大。

回头看这一路，
从不会，到能写Agent，
从陌生的Python，到熟悉的LangChain，
我发现：

“学AI，不是看谁懂原理，而是看谁敢上手。”

“AI不会替代你，但会替代不愿学习的你。”

现在，我正在把这一路的学习整理成系统文档，
包括LangChain架构、Agent核心逻辑、及以后项目实战。
如果你也想入门Agent，
文档在文末，自取即可。

一些我在学习过程中的感悟

先相信，再行动。
很多事不是学会了才去做，而是做着做着就会了。
从0到1最难，但那一步跨过去，世界就变了。

如何学习大模型 AI ？

我国在AI大模型领域面临人才短缺，数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着Al技术飞速发展，预计到2025年，这一缺口将急剧扩大至400万，严重制约我国Al产业的创新步伐。加强人才培养，优化教育体系，国际合作并进，是破解困局、推动AI发展的关键。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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MoPaaS专注于Al技术能力建设与应用场景开发，与智学优课联合孵化，培养适合未来发展需求的技术性人才和应用型领袖。

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为什么要学习大模型？

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适合人群

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IT行业从业人员：包括在职或失业者，涵盖开发、测试、运维、产品经理等职务。拥有一定的IT从业经验，至少1年以上的编程工作经验，对大模型技术感兴趣或有业务需求，希望通过课程提升自身在IT领域的竞争力。
IT管理及技术研究领域人员：包括技术经理、技术负责人、CTO、架构师、研究员等角色。这些人员需要跟随技术发展趋势，主导技术创新，推动大模型技术在企业业务中的应用与改造。
传统AI从业人员：包括算法工程师、机器视觉工程师、深度学习工程师等。这些AI技术人才原先从事机器视觉、自然语言处理、推荐系统等领域工作，现需要快速补充大模型技术能力，获得大模型训练微调的实操技能，以适应新的技术发展趋势。