系统掌握 AI Agent 开发
从概念到上线完整路线
基于顶级 GitHub 开源项目，6 个阶段、20+ 开源项目解读、7 个实战项目。不是看完就忘的教程，是每个阶段都有代码产出的学习路线。
学完你能做什么
手写 Agent Loop，理解 Agent 底层机制
从 50 行最小循环开始，搞懂 observe → think → act、Tool Call、结构化输出，能从零搭出跑得通的 Agent。
拆解 Harness + RAG + Multi-Agent，做出生产级系统
读懂 Claude Code / OpenClaw / DeerFlow 架构，搭 RAG 系统、设计多 Agent 协作流水线，加上 Eval + Trace + 安全防护。
上线自己的 Agent 项目，有作品集能展示
7 级项目阶梯，从 Browser Agent 到 Full-stack Agent，做到别人能 clone 下来跑的完整项目，README + 测试 + 部署。
适合谁
学习大纲
入门基础 — 手写最小 Agent Loop
Agent 概念、Tool Call 原理、结构化输出、错误处理。实战：Calculator Agent（50-150行）。
RAG 与记忆 — 搭建带引用的资料助手
chunk → embed → retrieve → cite 完整流程，短期/会话/长期记忆，处理幻觉引用。实战：资料研究助手。
Agent Harness — 拆解现代 Agent 架构
loop / tool registry / permission / session / context compaction + Browser Agent 原理。实战：跑通 Harness 并加自己的工具。
协作与 Skills — 多 Agent 协作 + 可复用能力包
planner → writer → reviewer 流水线，循环争论漂移处理，Skill / MCP / A2A 协议。实战：Multi-Agent Writer + 写 Skill。
工程化上线 — Eval + Trace + 安全 + 部署
评测指标体系、可观测性、Prompt Injection 防御、部署方式对比。实战：做 Eval 表格（20+ 任务）+ 上线项目。
高阶实战 — 7 级项目阶梯
Browser Agent → Coding Review → Nano Coding Agent → Gateway → Personal Agent → Full-stack Agent → 作品集。经典论文拆解 + Legacy Frameworks。
怎么学
学习前置要求
✓ 必须具备 | △ 加分项，没有也可以学
学习原则
- 动手优先 — 跑通最小示例比读完 10 篇文章更有用
- 宁可做小的可靠 agent，也不做炫的 demo
- 接口明确 — 别让 agent 猜参数格式
- 评测驱动 — 没有评测的 agent 只是玩具
- 可观测性 — 出了问题能回溯
- 把 multi-agent 当协调问题，不是魔法
- 人工确认 — 发邮件、删文件、付款要人工确认
- 尊重平台规则、版权和数据访问边界