AI 大模型与 Agent 开发实战
13 大模块 · 199 小模块 · 50+ 学时
从 LLM 基础原理到 Agent 工程实战的完整学习路径
📚 课程简介
本课程系统性地覆盖了 AI 大模型与 Agent 开发的全链路知识，从底层原理到上层应用，从理论到实战。每个小模块包含 15-20 分钟的独立学习内容，配有实战练习和参考资料。
适合人群：
- 有 Python 基础的 AI 开发者
- 想要系统学习 LLM/Agent 的工程师
- 准备 AI 方向面试的求职者
- 对 AI Agent 感兴趣的产品经理/技术管理者
🗺️ 学习路径
模块 01: 基础认知 ← 从这里开始
↓
模块 02: LLM 基础 ← 理解底层原理
↓
模块 03: 提示工程 ← 掌握与 LLM 对话
↓
模块 04: 模型微调与对齐 ← 定制模型能力
↓
模块 05: Agent 架构设计 ← 理解 Agent 核心
↓
模块 06: RAG 检索增强生成 ← 给 Agent 装上知识库
↓
模块 07: 工具调用 ← 让 Agent 能做事
↓
模块 08: Agent 框架 ← 选择合适的工具
↓
模块 09: 系统设计 ← 工程化落地
↓
模块 10: 评估与优化 ← 衡量与改进
↓
模块 11: 安全与风险 ← 守住底线
↓
模块 12: 场景题 ← 实战演练
↓
模块 13: 前沿与实战 ← 展望未来 + 代码实战📂 目录结构
ai-agent-course/
├── README.md ← 本文件
├── course-plan.md ← 课程创作计划
├── 01-基础认知/ ← 5 个小模块
├── 02-LLM基础/ ← 6 个小模块
├── 03-提示工程/ ← 6 个小模块
├── 04-模型微调与对齐/ ← 6 个小模块
├── 05-Agent架构设计/ ← 6 个小模块
├── 06-RAG检索增强生成/ ← 7 个小模块
├── 07-工具调用/ ← 6 个小模块
├── 08-Agent框架/ ← 5 个小模块
├── 09-系统设计/ ← 6 个小模块
├── 10-评估与优化/ ← 6 个小模块
├── 11-安全与风险/ ← 6 个小模块
├── 12-场景题/ ← 6 个小模块
├── 13-前沿与实战/ ← 7 个小模块
└── references/ ← 总参考文献
└── 参考文献索引.md📖 每个小模块的结构
- 学习目标 — 学完这个模块你能掌握什么
- 核心讲解 — 1500-3000 字的详细内容
- 实战练习 — 1-2 个动手练习
- 要点总结 — 关键概念回顾
- 参考资料 — 延伸阅读链接
🎯 学习建议
- 每天 2-3 个小模块，约 6-8 周完成全部课程
- 每个模块学完后，完成实战练习再进入下一模块
- 模块 01-03 是基础，建议按顺序学习
- 模块 04-08 是核心，需要动手实践
- 模块 09-13 是进阶，可以结合实际项目学习
📝 版本信息
- 版本：v2.0（书稿版）
- 更新日期：2025年7月
- 全书规模：83 个文件，40,000+ 行，约 2.1 MB
本课程由 AI 辅助生成，所有参考资料均附有原始链接，建议对照原文深入学习。