adongwanai/AgentGuide

解决的问题

AgentGuide 是一个全面、以职业为导向的学习资源，旨在帮助开发者与研究者转型成为 AI 代理人角色。它通过提供从基础概念到可直接求职的作品集的结构化路径，解决 AI 学习资料碎片化的问题，并明确区分 AI 算法工程师与 AI 开发工程师的需求。

运作方式

本项目将大量精选资源（包括课程、论文与教学）整理成系统化的六步旅程：确定目标角色、了解求职方法论、遵循角色特定的学习路线图、构建实作项目、研读技术细节，以及面试准备。它强调“先构建 > 再学习”的理念，鼓励用户制作实际演示和个人品牌，以在竞争激烈的职场中脱颖而出。

目标对象

• 有志于研究与创新的 AI 代理人算法工程师。
• 有志于系统架构与业务实现的 AI 代理人开发工程师。
• 想从简单 API 调用升级到复杂代理系统的 LLM 应用开发者。
• 正在为大型 AI 公司面试做准备的学生或职业人士。

亮点

• 角色特定路线图：为算法导向（10‑15 周）与开发导向（8‑12 周）分别提供独立学习路径。
• 职业导向方法：包含 1‑2‑5 求职框架，并提供如何在简历中描述项目以获得最大效益的具体指引。
• 完整技术栈：涵盖 Agent Loops、LangGraph、MCP、Context Engineering、RAG/多模态 RAG，以及后训练（SFT、DPO、GRPO）。
• 面试准备：提供超过 1,500 题的面试问题库与来自顶尖公司的实务经验报告。
• 实务项目指导：提供 5 步骤方法论，帮助获取“简历加分”的项目，侧重于评估与消融实验。