adongwanai/AgentGuide

解決的問題

AgentGuide 是一個全面、以職涯為導向的學習資源，旨在協助開發者與研究者轉型成為 AI 代理人角色。它透過提供從基礎概念到可直接求職的作品集的結構化路徑，解決 AI 學習資料碎片化的問題，並明確區分 AI 演算法工程師與 AI 開發工程師的需求。

運作方式

本專案將大量精選資源（包括課程、論文與教學）整理成系統化的六步旅程：確定目標角色、了解求職方法論、遵循角色特定的學習路線圖、構建實作專案、研讀技術細節，以及面試準備。它強調「先建構 > 再學習」的理念，鼓勵使用者製作實體示範與個人品牌，以在競爭激烈的職場中脫穎而出。

目標對象

• 有志於研究與創新的 AI 代理人演算法工程師。
• 有志於系統架構與商業實作的 AI 代理人開發工程師。
• 想從簡單 API 呼叫升級至複雜代理系統的 LLM 應用開發者。
• 正在為大型 AI 公司面試做準備的學生或職業人士。

重點

• 角色特定路線圖：為演算法導向（10‑15 週）與開發導向（8‑12 週）分別提供獨立學習路徑。
• 職涯導向方法：包含 1‑2‑5 求職框架，並提供如何在履歷中描述專案以獲得最大效益的具體指引。
• 完整技術棧：涵蓋 Agent Loops、LangGraph、MCP、Context Engineering、RAG/多模態 RAG，以及後訓練（SFT、DPO、GRPO）。
• 面試準備：提供超過 1,500 題的面試問題庫與來自頂尖公司的實務經驗報告。
• 實務專案指導：提供 5 步驟方法論，協助取得「履歷加分」的專案，著重於評估與消融實驗。