ranxi2001/zero2Agent

面向大厂Agent研发岗位求职的agent教程网站，涵盖技术路线与面试八股文

무엇인가

zero2Agent는 프로그래머가 자신만의 AI "에이전트" — 대규모 언어 모델을 사용하여 추론하고, 도구를 호출하고, 작업을 완료하는 소프트웨어 시스템 — 를 구축하는 방법을 배우고자 하는 사람들을 위한 무료 오픈소스 튜토리얼 저장소(중국어로 작성됨)입니다.

이 프로젝트는 빠른 데모나 복사-붙여넣기 프롬프트 목록이 아닙니다. 대신, 에이전트 뒤에 있는 엔지니어링 원리를 단계별로 설명하고, 실제 프레임워크를 분해하고, 작동하는 코드를 제공하며, 완전한 프로덕션 프로젝트와 면접 준비로 마무리하는 체계적인 과정입니다. 튜토리얼에는 에이전트 경험이 필요하지 않지만, 이미 코딩 방법을 알고 AI 도구에 익숙하다고 가정합니다.

대상 독자 (그리고 아닌 사람)

대상:

딥러닝은 알지만 LLM 애플리케이션을 구축해 본 적이 없는 개발자
에이전트 엔지니어링 기술을 완성하고 싶은 Python 프로그래머
Claude Code나 Cursor 같은 도구를 사용하면서 내부에서 실제로 어떻게 작동하는지 이해하고 싶은 사람
에이전트 중심 기술 면접이나 인턴십을 준비하는 학생
데모가 아닌 프로덕션에서 에이전트를 배포하려는 모든 사람

대상 아님:

모델 훈련, 정렬, 추론 최적화를 연구하는 연구자
에이전트에 대한 순수 학술 문헌 검토
"몇 분 안에 에이전트 구축" 같은 빠른 지름길을 찾는 사람

내용

저장소에는 현재 12개의 완료된 모듈에 걸쳐 133개의 기사가 포함되어 있습니다(하나의 모듈은 아직 업데이트 중). 분류는 다음과 같습니다:

모듈	기사 수	내용
에이전트 기초	17	핵심 개념: 에이전트와 고정 워크플로우의 차이, 모델 API, 도구 호출, 컨텍스트, 메모리, 계획, 루프, 인프라
LangGraph	7	에이전트를 그래프로 구축: 상태, 노드, 조건부 분기, 병렬 실행, 프롬프트 체이닝, LLM 통합
SDK 프레임워크	4	OpenAI, Google (genai), Anthropic (Claude)의 공식 SDK — 그리고 직접 비교
프레임워크 조사	13	13개의 인기 에이전트 프레임워크에 대한 심층 분석 (AgentScope, Mastra, Semantic Kernel, Eino, LangChain, AutoGen, Vercel AI SDK 등)
OpenClaw 에이전트	9	60줄 코어에서 에이전트 프레임워크 구축: 단순 워크플로우 → 챗봇 → 도구가 있는 완전한 에이전트로의 진행을 따르기
Claude Code	12	완전한 코딩 에이전트를 직접 작성하는 12강 과정: 루프 → 도구 → 하위 에이전트 → 팀 → 격리된 작업 트리
DeepSeek Harness	13	모든 구성 요소(모델, 도구, 파일 시스템, UI, 루프 자체까지)가 플러그인으로 교체 가능한 에이전트 런타임에 대한 설계 철학 심층 분석
에이전트 훈련	7	실용 훈련: SFT, RL, GRPO/PPO, 데이터 혼합, 시뮬레이션 샌드박스, 평가, 배포
에이전트 애플리케이션	7 (진행 중)	실제 적용: 바이브 코딩, 워크플로우, 평가, 클라우드 봇
Pi 코딩 에이전트	8	프로덕션 터미널 에이전트 (Pi)를 재개 가능하고 임베드 가능한 에이전트 런타임으로 재구성
Codex CLI	7	OpenAI의 터미널 에이전트: Rust 아키텍처, 설정, 샌드박싱, MCP 통합
면접 준비	17	중국 주요 기술 기업의 실제 면접 질문 — 각각 "초보자 답변" vs "전문가 답변" 비교
최종 프로젝트	12	OfferPilot: 손으로 작성한 10계층 "하네스"로 처음부터 구축된 완전한 면접 진단 에이전트 (LangChain 또는 LangGraph 의존성 없음)

무료 "그린북"

온라인 과정과 함께, 프로젝트는 《Agent 면접 800문》 ("800 Agent Interview Questions")이라는 무료 PDF를 출판합니다 — 현재 버전 1.3.0. Ant, Alibaba, ByteDance, Tencent, Ctrip, Baidu 같은 회사의 실제 면접 경험에서 얻은 17개 주요 주제 영역에 걸친 828개 질문을 다루는 압축된 면접 당일 치트 시트입니다. 동반 온라인 문제 은행은 844개 질문으로 업데이트되었습니다. 이 책은 CC BY-NC-SA 4.0 라이선스(출처 표시와 함께 공유 자유, 비상업적)로 제공됩니다.

구축 방법

저장소는 GitHub Pages에서 호스팅되도록 설계된 Jekyll 기반 정적 사이트입니다. onefly.top/zero2Agent에서 온라인으로 읽거나, 저장소를 클론하여 로컬에서 실행할 수 있습니다:

git clone https://github.com/ranxi2001/zero2Agent
cd zero2Agent
# Jekyll 설치 (Ruby 필요)
gem install bundler jekyll
bundle install
# 로컬 미리보기
bundle exec jekyll serve

크레딧 및 라이선스

튜토리얼은 출처를 공개적으로 인정합니다: 여러 기존 오픈소스 프로젝트(shareAI-lab의 Claude Code 과정, Learn-OpenClaw 프로젝트, 공식 DeepSeek Harness 저장소 등)의 콘텐츠를 차용하고 각색하며, 항상 출처를 표시하고 경우에 따라 원본 재작성도 포함합니다. 저장소 자체는 MIT 라이선스로 제공됩니다 — 상업적 목적을 포함하여 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있습니다.

한 문장으로

AI 도구를 사용하는 것에서 진정한 에이전트 시스템을 구축하는 것으로 전환하고 싶은 프로그래머라면 — 그리고 그것을 제대로, 프로덕션급 아키텍처와 면접급 깊이로 하고 싶다면 — zero2Agent는 잘 구조화된 기사 하나씩 전체 여정을 안내합니다.