面试官问：你能不能做一个能真正落地的 AI Agent？

原创于 2025-12-05 17:54:46 发布 · 761 阅读

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#人工智能 #面试 #python #开发语言 #大模型学习

不是玩具 Demo，不是理论 PPT，而是真能跑在生产环境里的那种。

这两年面试、项目、简历、企业需求都越来越明确了：

“你能不能做一个能真正落地的 AI Agent？”

但绝大多数人学 Agent 只停留在工具层面：写个 RAG、调用个 API、做个 toy demo。

很明显，这些都上线不了，面试自然也讲不出亮点。

目前我们的大模型训练营课程已经持续更新了两年，每个季度都会新增项目。

于是，结合往期学员们的反馈，我们训练营把过去一年在甲方项目里踩过的坑、训练营学员做成的真实项目、以及最新的 MCP 多 Agent 技术全部整理出来，做成了一个系统化的 6 周训练营（老规矩，往期学员不需要再额外付费，直接参加）。

目标只有一个：让你从零开始，做出一个“可上线、可扩展、可微调”的工业级 AI Agent。

我希望，学完、跟着做完这个项目，让每个学员都有一条能写进简历、能过面试、能转岗/跳槽的硬项目。

unsetunset课程亮点一句话总结unsetunset

✔ 从“能回答问题”到“能自己规划、会自己调用工具、能多 Agent 协作的智能体”

✔ 从“玩具”到“工程级”

✔ 从“会 RAG”到“能做数据管道、长期记忆、SFT 全流程”

这套体系你在网上绝对找不到，因为：

❌ 没人会把「数据采集 + RAG + Backend + ReAct + MCP + Text2SQL + Code Interpreter」全部串起来教

❌ 没人会带你做成一个可部署、可监控、可扩展的完整生产系统

❌ 也没几个人真的把 Agent 做到能独立跑一个行业分析任务

但这次，训练营会手把手带你。

unsetunset六周学习路线（每周都有“可交付成果”）unsetunset

第 1 周：Data Pipeline & RAG —— 给 Agent 装上“眼睛＋记忆”

你将真正理解为什么所有 Agent 的底座都是数据管线和知识系统。

你会做出：

1、全自动数据采集 Agent

2、工业级 RAG 管道（可增量更新 + 可过期淘汰）

这周结束后，你的 Agent 已经能读懂世界。

第 2 周：Backend & Microservices —— 让 Agent 拥有“身体”

你会搭建：

1、FastAPI 后端

2、Docker 容器化

3、Redis 缓存系统

4、高并发 API 网关

你的 Agent 从雏形升级为稳定可服务的工程系统。

第 3 周：ReAct 决策引擎 —— Agent的大脑开始运转

你将实现：

1、Plan → Act → Reflect 决策闭环

2、工具调用器（Executor）

3、任务规划器（Planner）

4、Redis 短期记忆

从这一周起，你的 Agent 会自己思考、会自己规划。

第 4 周：高级工具 —— 给 Agent 加“计算能力”和“数据库访问能力”

你会学到： 1、Text2SQL

2、代码解释器（安全沙箱）

3、数据可视化、数据统计

你的 Agent 不再是“搜索工具”，而是一个真正的“数据分析师”。

第 5 周：Multi-Agent + MCP —— 让多个 Agent 分工协作

你会实现：

1、MCP Server + 多个 MCP Client

2、角色型多 Agent 协作

3、长期记忆自动化（对话总结 → Milvus 向量存储）

这一周，你将实现真正的“多智能体系统”。

第 6 周：SFT + 部署 —— 给 Agent 装上“专家大脑”并正式上线

你会掌握：

1、使用 qwen3 做指令微调

2、让模型更懂你的业务、更强规划能力

3、通过监控 + 日志打磨整个系统

4、完成一套可上线的行业分析 Agent

最终你能展示一个完整闭环：

“行业问题 → Agent 规划 → 多工具调用 → 数据分析 → 图表报告 → 总结 → 长期记忆更新”

unsetunset你最终能收获什么？unsetunset

一条能直接写进简历的顶级项目

有 RAG
有数据采集
有后端工程化
有 ReAct 决策
有 Multi-Agent
有 MCP 标准
有 SFT 个性化优化
有生产部署

招聘方：“你真的做过 Agent 工程。”

面试能从容应对所有 Agent 类问题

从“怎么设计工具调用”到“长期记忆怎么做”

从“怎么做多 Agent 协作”到“为什么 MCP 是未来趋势”

能够独立构建一个行业级智能体系统

无论是个人项目、工作中的需求、还是创业方向，都能直接复用。

unsetunset适合谁？unsetunset

✔ 想转向大模型岗位，但缺实战项目的人

✔ 想补齐“工程化能力”的算法工程师

✔ 想跳槽大厂，需要一个强力简历项目的同学

✔ 想深入理解 Agent 全链路的开发者

✔ 创业者 / 独立开发者，希望做自己的行业智能体系统

如果你想在“大模型工程”方向真正建立壁垒，这门课基本就是把你从“LLM 使用者”带到“Agent 工程师”的最短路径。

大模型未来如何发展？普通人如何抓住AI大模型的风口？

※领取方式在文末

为什么要学习大模型？——时代浪潮已至

随着AI技术飞速发展，大模型的应用已从理论走向大规模落地，渗透到社会经济的方方面面。

技术能力上：其强大的数据处理与模式识别能力，正在重塑自然语言处理、计算机视觉等领域。
行业应用上：开源人工智能大模型已走出实验室，广泛落地于医疗、金融、制造等众多行业。尤其在金融、企业服务、制造和法律领域，应用占比已超过30%，正在创造实实在在的价值。

请添加图片描述
未来大模型行业竞争格局以及市场规模分析预测:

同时，AI大模型技术的爆发，直接催生了产业链上一批高薪新职业，相关岗位需求井喷：
请添加图片描述
AI浪潮已至，对技术人而言，学习大模型不再是选择，而是避免被淘汰的必然。这关乎你的未来，刻不容缓！

那么，我们如何学习AI大模型呢？

在一线互联网企业工作十余年里，我指导过不少同行后辈，经常会收到一些问题，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以呢，这份精心整理的AI大模型学习资料，我整理好了，免费分享！只希望它能用在正道上，帮助真正想提升自己的朋友。让我们一起用技术做点酷事！

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加上后我将逐一发送资料
与志同道合者共勉
真诚无偿分享！！！

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适学人群

我们的课程体系专为以下三类人群精心设计：

AI领域起航的应届毕业生：提供系统化的学习路径与丰富的实战项目，助你从零开始，牢牢掌握大模型核心技术，为职业生涯奠定坚实基础。
跨界转型的零基础人群：聚焦于AI应用场景，通过低代码工具让你轻松实现“AI+行业”的融合创新，无需深奥的编程基础也能拥抱AI时代。
寻求突破瓶颈的传统开发者（如Java/前端等）：将带你深入Transformer架构与LangChain框架，助你成功转型为备受市场青睐的AI全栈工程师，实现职业价值的跃升。

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※大模型全套学习资料展示

通过与MoPaaS魔泊云的强强联合，我们的课程实现了质的飞跃。我们持续优化课程架构，并新增了多项贴合产业需求的前沿技术实践，确保你能获得更系统、更实战、更落地的大模型工程化能力，从容应对真实业务挑战。
在这里插入图片描述资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。