Agent 学习文档中心
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Agent 开发
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21 章
第 1 章
开发环境与先修知识
第 2 章
LLM 核心概念
第 3 章
LangChain 框架总览
第 4 章
Chat Models：模型调用与 Provider 集成
第 5 章
Prompt 模板：从字符串到结构化管理
第 6 章
输出解析器：让 LLM 输出结构化数据
第 7 章
工具系统：让 LLM 拥有调用外部能力
第 8 章
记忆系统：让 Agent 拥有长期记忆
第 9 章
Agent 构建：create_agent 深入理解
第 10 章
LangGraph 基础：StateGraph 与 MessagesState
第 11 章
LangGraph 节点与边：构建复杂工作流
第 12 章
流式输出与实时事件
第 13 章
人机交互：Human-in-the-loop 模式
第 14 章
Checkpoint 与持久化
第 15 章
多 Agent 系统：分工与协作
第 16 章
Agent 安全与防护
第 17 章
LangSmith 调试与追踪
第 18 章
LangSmith 评估与测试
第 19 章
生产部署与运维
第 20 章
实战项目：智能客服 Agent 完整实现
第 21 章
迈向 Agent 专家：进阶路线与前沿趋势
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Agent 工程师面试深度解答手册
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23 章
第 1 章
核心 AI / LLM 理论基础
第 2 章
Agent 架构与核心范式
第 3 章
Agent 开发框架
第 4 章
RAG 与知识管理
第 5 章
工具调用
第 6 章
上下文工程
第 7 章
记忆系统
第 8 章
多 Agent 协作
第 9 章
系统工程与基础设施
第 10 章
评测与可观测性
第 11 章
模型微调与后训练
第 12 章
安全与治理
第 13 章
Agent 确定性
第 14 章
Agent 成本工程
第 15 章
结语
第 16 章
Agent 测试策略
第 17 章
Agent 数据工程
第 18 章
Agent 平台工程
第 19 章
垂直行业 Agent 实战
第 20 章
前沿论文雷达
第 21 章
面试准备指南
第 22 章
推荐学习路径
附录
常见误区与真相