WenyuChiou/awesome-agentic-ai-zh

A trilingual (繁中 / English / 简中) learning roadmap for agentic AI: from LLM basics to multi-agent systems, with 240+ curated resources and hands-on examples. 中文 AI agent 學習地圖。

这个项目是什么?

awesome-agentic-ai-zh 是一个为AI智能体(能够自行决定下一步行动以实现您给定目标的AI系统)提供的免费、结构化的学习路线图。该项目使用繁体中文编写(也有简体中文和英文版本),旨在将您从“什么是AI智能体?”引导到“我能构建一个可靠的智能体系统。”

它不是教科书或百科全书。相反,它是一个精心策划的路径:告诉您学什么、按什么顺序学,并在需要深入了解时指向官方文档和其他资源。还包括一些可运行的小练习,让您边学边练。

适合谁?

针对三类读者,每类都有建议的起点:

  • 完全初学者(从未写过代码):从涵盖基本计算机设置的阶段0开始。
  • 已经了解Python、Git和API的人:从阶段1(LLM基础)开始。
  • 只想在日常生活中安全使用AI而无需编程的人:有专门的“日常用户”指南。

此外,该路线图还为研究人员、开发人员、教师、知识工作者(咨询师、项目经理、分析师)和日常用户提供了基于角色的分支。

如何构建?

路线图有10个学习站点:阶段0(准备)、阶段1-8,外加阶段7.5(高级阅读)。核心路径是:

  1. 阶段0——基本准备(计算机设置、Python、Git)
  2. 阶段1——LLM基础(什么是模型、令牌和上下文)
  3. 阶段2——提示词设计(如何清晰陈述目标、数据、规则和输出)
  4. 阶段3——工具使用和您的第一个智能体循环(模型调用工具、检查结果并重复的循环)
  5. 阶段4——工作流图和智能体框架(将多步流程绘制为图)
  6. 阶段5——Claude Code生态(MCP、技能、插件、钩子、子智能体)
  7. 阶段6——记忆和RAG(智能体如何查找文档并记住重要信息)
  8. 阶段7——生产工程(使智能体可测试、可观察、可停止、可恢复)
  9. 阶段7.5——高级智能体概念(可选深度研究)
  10. 阶段8——智能体接口(智能体如何操作浏览器、屏幕和沙箱)

还有两个主要路径,在完成阶段0-2后选择:

  • 路径A——CLI高级用户(约8-10周):学习使用现有的命令行智能体(如Claude Code、Codex或OpenCode)完成工作。
  • 路径B——智能体构建者(约16-22周,或每周5-8小时5-7个月):学习构建自己的智能体、工具循环、工作流和服务。

它的优势是什么?

  • 清晰的顺序:每个阶段回答一个核心问题,并明确告诉您完成后能做什么。
  • 通俗易懂的解释:技术术语首次出现时用简单语言解释,然后保留正式英文名称。提供词汇表以供快速查找。
  • 动手练习:每个starter.py文件都是可运行的参考——阅读目标,更改一项,重新运行测试。
  • 时间估算:粗略指导,让您知道预期(不是截止日期)。
  • 基于角色的捷径:不必阅读所有内容—选择适合您工作的分支。
  • 精选资源:简短的“先收藏”链接列表(设置指南、词汇表、烹饪书、课程图)以及完整资源列表。

如何开始?

您可以在线阅读(推荐手机阅读)或使用git clone本地克隆。然后打开阶段0文件,或使用README中的决策表直接跳到适合您目标的路径。

项目详情

  • 许可证:MIT(免费使用、修改和分享)
  • 维护者:WenyuChiou
  • 语言:繁体中文(主要)、简体中文、英语
  • 欢迎贡献:您可以报告错误、建议资源(附上它们教授哪个阶段的说明),或按照贡献指南提交拉取请求
  • 灵感:该项目将Datawhale的Hello-Agents(用于深入章节)和liyupi/ai-guide(用于广度)视为相关项目——本项目的重点是组织学习路径。

简而言之:如果您想学习AI智能体但不知道从哪里开始或按什么顺序学习,这个路线图提供了一个清晰、有序的路径,并内置了练习。

相关

  • 项目
  • 项目
  • 项目
  • 项目