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AI Agent完整入门指南：从概念到第一个Agent
系统讲解AI Agent的核心概念、架构设计和实战开发，包含完整的代码示例。从ReAct到Multi-Agent，全面掌握Agent开发技术栈。
25分钟 2024-01-15
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系统化知识
从AI Agent到RAG，从Prompt到LLM Ops，完整的工程化知识体系。
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实战工具
Prompt测试器、Token计算器、RAG配置生成器等实用工具。
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学习路径
知识体系
五大核心领域，从入门到精通的系统化学习路径
AI Agent开发
从基础概念到Multi-Agent系统，掌握智能体开发的完整技术栈。
Agent架构 框架对比 记忆管理 工具调用
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RAG系统
构建生产级检索增强生成系统，涵盖文档处理到检索优化的全流程。
文档分块 向量数据库 检索优化 重排序
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LLM工程化
大语言模型的生产部署、性能优化和运维管理的最佳实践。
模型部署 推理优化 成本控制 监控告警
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Prompt工程
系统化的Prompt设计、优化和管理方法论。
设计模式 版本管理 测试框架 安全设计
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MCP协议
模型上下文协议详解，构建AI应用的标准化接口。
协议规范 服务端开发 客户端集成 工具生态
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效率工具
实用工具
提升开发效率的AI工程化工具箱
Prompt测试器
测试和优化Prompt，对比不同模型的输出效果，支持批量测试和版本管理
多模型对比 批量测试 版本管理
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Token计算器
精确计算文本Token数，预估API调用成本，支持主流模型计费标准
精确计算 成本预估 多模型支持
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MCP工具推荐
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