实战案例：从 0 到 1 搭建 LLM 智能简历筛选 Agent 系统（设计+实现）

今天想给大家分享一个 Google 官方刚刚推出的为期 25 天的大模型 Agent 教程：Advent of Agents 2025。

如果你最近也想学习或了解 AI Agent 相关的知识和技能，那么这个教程一定不要错过。文末附有课程地址，先来看看它充满节日氛围的课程首页👇

初次见面我就被它的颜值深深的吸引了，感受到了 Google 这个老牌科技公司的“另类浪漫”。希望这个精美的网站能成为你今年收到的圣诞礼物之一。

这不是一份简单的 Hello World 级的教程，而是由 Google 工程师亲手设计的完整教学路径：从快速上手 Agent 到多 Agent 复杂编排，从本地开发环境搭建到生产级部署，应有尽有。

核心课程亮点包括：

• Gemini 3 的核心能力深度解析
• Google ADK 的完整开发工作流
• Agent Engine 的部署与可观测性实战
• A2A (Agent to Agent) 协议实现多 Agent 协作
• 安全与治理的企业级最佳实践

内容非常的硬核，如下是它的课程目录，真的可以感受到 Google 满满的诚意。

📖 目录大纲

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应该怎么快速学习

这个教程是全英文的，如果学习起来有困难我们也可以借助各种 AI 工具来帮我们辅助学习，下面是我学习过程中的几个经验技巧也分享给大家。

1 、善用 AI 编程工具，“边学边练”

只看不练，往往是“一看就会，一做就废”。要真正掌握 Agent 开发，一定要亲手实践，才能内化成自己的能力。建议大家在一个自己熟悉的 AI 编程工具中亲手实践学习。

使用 AI 编程工具辅助学习的另外一个原因是因为要实操所以不可避免的要配置环境、执行命令、编写代码。而这些经常会报各种错误，如果在 AI 编程工具里面实践，那么就可以在出现错误的时候直接让大模型来帮忙处理了。

比如我在配置环境的时候一行命令报错了，可以直接把报错信息发给大模型提问。

遇见不懂的地方也可以随时选中提问，相当于有了一个能力超强的“私人教练“。

2 、先宏观再微观：利用 AI 快速构建知识脉络

面对 25 天的课程量，一头扎进去容易迷失。建议先建立全局视角。

我的做法是：

1. 在 Antigravity (或其他编辑器) 中创建 25 个对应的目录。
2. 将每节课的简介复制到对应的 markdown 文件中。
3. 让大模型批量格式化并翻译这些简介。
4. 最后，让模型把所有文档合并成一份完整的《课程概览》。

3. 神器助攻：NotebookLM

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再次安利下 Google 的 NotebookLM，是真的好用！

把上面那个完整的文档交给 NotebookLM，让它生成信息图和脑图。等待几分钟我们就可以得到各种图文并茂的图标和报告。帮助我们规划学习，下面这个图就是基于大纲内容生成的学习路线，非常的清晰直观。

同样的，对于每一天的课程也可以用这种方式深入学习。甚至，你还可以让它生成 PPT 大纲或生成一段类似播客的音频解说，让学习方式更加多元化。

我用 NotebookLM 生成了一个这个课程的总体介绍视频，它用二次元漫画风格帮我做了一个很详细的介绍视频，也分享给大家。

课程传送门

👉 教程官网：https://adventofagents.com/

愿这份 Google 精心准备的“圣诞日历”，能为你 AI Agent 进阶之路提供助力。

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L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

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L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

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L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

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L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

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