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#Agent开发

共 115 篇相关文章

140张概念卡搞懂Agent开发:面试与工程落地的知识底座
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140张概念卡搞懂Agent开发:面试与工程落地的知识底座

一位B站UP主用自动化工具分析多个上线Agent产品,跑出140张概念卡,构建起从计算循环、上下文缓存到多智能体的完整知识地图。本文解析这套以因果关系而非出现频率组织的Agent开发知识体系及其面试与工程落地价值。

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重回LangChain还是坚持自研?2026年AI Agent技术栈选型思考
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重回LangChain还是坚持自研?2026年AI Agent技术栈选型思考

一位早期LangChain用户在自研TypeScript Agent两年后,重新审视技术栈选型:LangChain、自研代码还是Vercel AI SDK?本文围绕模型切换、可观测性、评估、合规及2026年TS与Python之争展开分析。

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AI应用开发学习路线全解析:从后端底座到Agent实战
·7 分钟

AI应用开发学习路线全解析:从后端底座到Agent实战

面向普通本科生的AI应用开发学习路线全解析:厘清AI产业底座层、模型层、应用层三层结构,详解从传统后端底座到RAG、Agent、大模型微调的完整学习顺序、项目实战与就业方向。

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三阶段速成 Agent 开发:从调模型到造项目的实战路径
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三阶段速成 Agent 开发:从调模型到造项目的实战路径

一套务实的 Agent 开发三阶段学习路线:跳过数学门槛,从 ReAct 循环与工具调用入手,再到 LangChain/LangGraph 框架与记忆机制,最后用真实项目实战收尾。适合有编程基础、想快速转型 AI Agent 开发的学习者。

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零基础转行AI Agent开发:4周学习路线与7种架构选型指南
·6 分钟

零基础转行AI Agent开发:4周学习路线与7种架构选型指南

零基础如何转行AI Agent开发?本文拆解四周系统学习路线,从LLM、规划、记忆、工具四大核心组件到ReAct范式与多智能体协作,并对比7种主流Agent架构的选型思路,帮你避免自学踩坑。

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百行代码从0手写一个Agent:拆解OpenClaw神话的极简实现
·7 分钟

百行代码从0手写一个Agent:拆解OpenClaw神话的极简实现

用不到200行代码从0手写一个Agent,拆解OpenClaw、Hermes等智能体的本质。涵盖大模型调用、while循环、history记忆、系统提示词、工具调用与Skill渐进式披露六大核心步骤,附AI应用开发学习路线参考。

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AI Agent开发岗求职指南:达标就敢冲的四条硬标准
·5 分钟

AI Agent开发岗求职指南:达标就敢冲的四条硬标准

AI Agent开发岗秋招求职指南:拆解项目能跑、问题能查、方案能讲、面试能扛四条硬标准,涵盖Python基础、Agent核心机制、业务落地项目与工程细节,助你达标就敢冲。

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Pi-chat实战:用MCP协议为AI Agent接入外部工具
·7 分钟

Pi-chat实战:用MCP协议为AI Agent接入外部工具

本文以Pi-chat实战项目为例,详解如何通过MCP协议为AI Agent接入外部工具。涵盖pi-mcp-adapter适配器安装、.mcp.json配置、extension factory初始化方式,并实测12306火车票查询MCP server,帮助开发者摆脱硬编码工具接入的局限。

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从Cursor系统提示词看Function Calling与MCP工作原理详解
教程攻略
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从Cursor系统提示词看Function Calling与MCP工作原理详解

通过解析Cursor编辑器系统提示词,深入剖析Function Calling工具调用机制和MCP协议的工作原理,对比普通工具与MCP工具的区别,并实测不同参数模型的Agent能力差异。

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MCP vs CLI:Token成本差40倍,AI工程师如何选择
教程攻略
·9 分钟

MCP vs CLI:Token成本差40倍,AI工程师如何选择

深入对比MCP协议与CLI工具调用的架构差异、Token成本(CLI约1400 vs MCP约54600)、安全机制及适用场景,提供MCP2CLI按需点播方案与工具设计黄金法则,帮助AI工程师做出最优架构决策。

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WindSurf开发AI Agent项目实战技巧全解析
教程攻略
·9 分钟

WindSurf开发AI Agent项目实战技巧全解析

基于WindSurf构建AI Agent Framework的完整实战经验,涵盖技术选型、组件生成、代码重构、调试排查到部署上线的全流程技巧,帮助开发者高效驾驭AI编程工具。

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Anthropic官方MCP教程:从协议原理到实战部署
教程攻略
·7 分钟

Anthropic官方MCP教程:从协议原理到实战部署

深入解析Anthropic开源的MCP模型上下文协议,涵盖客户端-服务器架构设计、工具调用机制、MCP服务器开发与远程部署,帮助开发者快速掌握AI应用标准化集成方案。

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MCP模型上下文协议:解决AI工具调用三大核心痛点
深度解读
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MCP模型上下文协议:解决AI工具调用三大核心痛点

深入解析MCP(模型上下文协议)如何解决Tool Calling描述繁复、调用不稳定、缺乏统一标准三大痛点,从Agent开发视角理解MCP的价值与正确学习路径。

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LangChain 1.0全景解读:架构、核心模块与学习路径
教程攻略
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LangChain 1.0全景解读:架构、核心模块与学习路径

深入解析LangChain 1.0三层架构设计(LangChain、LangGraph、Deep Agents),详解Models、Tools、Memory等核心组件,梳理从语义搜索到多智能体协作的完整学习路径,助你快速掌握Agent工程开发。

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3IDE协同拆解工业级Agent源码的实战方法论
教程攻略
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3IDE协同拆解工业级Agent源码的实战方法论

详解如何用Codex、Claude Code、Cursor三个IDE协同阅读工业级Agent开源项目源码,通过分层拆解OpenCloud的客户端层、网关层和Agent Runtime层,掌握一套可复用的工业级源码阅读方法论。

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Agent开发入门:3类形态×8大核心机制全拆解
教程攻略
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Agent开发入门:3类形态×8大核心机制全拆解

系统拆解AI Agent开发的三大形态(自主型、协作型、编排型)与8大核心机制,涵盖规划、记忆、工具调用、多Agent通信等关键技术,附5阶段实战学习路径与主流框架选型建议,助你从零构建Agent开发知识体系。

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Zero2Agent:面向大厂Agent岗位的开源求职教程
教程攻略
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Zero2Agent:面向大厂Agent岗位的开源求职教程

Zero2Agent是一个开源Agent求职教程,涵盖Agent基础概念、LangGraph/Claude Code等主流框架解析、面经题库整理及笔试刷题工具,帮助求职者系统备战大厂Agent研发岗位面试。

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2小时开发3天变现千刀:用Nana Banana做出海Agent实战
教程攻略
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2小时开发3天变现千刀:用Nana Banana做出海Agent实战

B站UP主Luffin利用Nana Banana模型,两周内上线9个AI Agent累计收入超1000美元。详解如何通过N8N工作流搭建、Mirror平台部署,实现AI出海快速变现的完整方法论。

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