本文目标是把社区里优秀分享、官方博客、论文、开源项目和真实工程经验整理成一份可以照着执行的 AI Agent 学习 todo list。这是一份最新 AI Agent 学习路线我们做了一个很完整的 AI Agent 开源仓库Agent Learning Hub。Agent 领域变化很快。当前更值得投入的不是老式角色扮演多 agent 框架而是这些更贴近真实生产力的方向。更贴近真实生产力的方向也收录了 learn-claude-code、claw0、hello-agents、OpenClaw、Hermes、DeerFlow、smolagents 等值得读源码/跟做的项目。适合想系统学习 AI Agent、做真实项目的学习者。P.S. 因排版限制原本可跳转的链接都没能保留。完整带链接版本在开源仓库https://github.com/datawhalechina/Agent-Learning-Hub欢迎 Star如何使用新手和大佬如果你是新手从 Part 1 顺序往下每完成一项就打勾。如果你已经会 LLM 应用跳到 Part 2重点补 Agent loop、工具调用、评测和工程化。如果你想做项目直接看 Part 4 项目阶梯每一档做一个可运行作品。如果你只想找资料看 Part 5 精选资源优先读官方文档和经典论文。TO DO LIST这个路线核心是整理一条能照着做的 todo list从最小 Agent Loop、工具调用、RAG、Memory到如今最火的 Claude Code / OpenClaw / Hermes 这类现代 Agent Harness再到 Skills、MCP、A2A、评测、trace 和安全。 Part 1、入门搞定 Agent 基本功阶段 0理解什么是 Agent阶段 1搭一个最小 Agent 循环阶段 2工具调用、RAG 与记忆Part 2、进阶从能跑能上线阶段 3吃透一个现代 Agent Harness阶段4多 Agent 是协调不是魔法阶段 5Skills、协议与能力打包阶段 6浏览器与计算机操作 AgentPart 3、工程化让 Agent 真的能用阶段 7评测、可观测性与安全阶段 8把一个 Agent 送上线Part 4、项目阶梯边学边做Part 5、精选资源按需查询官方指南与博客项目地图项目不要按 star 数乱读建议按学习目的分层Skills、协议与工具现代 Agent 系统论文GitHub 仓库值得读的博客Claude Code 学习路径学习原则贯穿始终先动手再深读。宁可做小的可靠 agent也不做炫的 demo。工具用严格 schema。加 agent 前先加 eval。重要的运行都留 trace。把 multi-agent 当协调问题不是魔法。危险操作留人在 loop 里。尊重平台规则、版权和数据访问边界。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源包括AI大模型全套学习路线图从入门到实战、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等资料免费分享扫码免费领取全部内容1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。可以说是最科学最系统的学习成长路线。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 2026行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。5. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。7. 资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容