刘鸡血头像Jixue AILearning system
主站 博客
刘鸡血头像
刘鸡血的 AI 工程学习系统持续学习 · 项目验证 · 面试表达

AI AGENT ENGINEERING / 2026

从会调用模型，
到能交付 Agent。

一条给后端与全栈开发者的转型路径。知识、项目和面试题互相连接，每学一段都有可验证的工程产出。

开始学习路线 查看求职能力矩阵
LEARNING.OSACTIVE
CURRENT OBJECTIVEAgent 工程能力闭环

原理理解、可运行项目、面试表达，三条线同步推进。

01理解原理与边界
02构建项目与评估
03表达面试与复盘
7学习阶段
80首批面试题
6实战项目
01

一条可执行的学习路线

先建立共同语言，再进入 RAG、Agent、MCP 和生产工程。

查看完整路线
01
入门

AI 使用基础

理解模型、Token、上下文和 AI 应用边界。

02
入门

LLM API 开发

把大模型作为可观测、可校验的工程依赖调用。

03
进阶

Prompt 与上下文工程

用契约、上下文选择和安全边界提高稳定性。

04
进阶

RAG 知识库

建立可检索、可引用、可评估的外部知识链路。

05
进阶

Agent 工程

掌握状态、工具、控制循环、终止和人工确认。

06
高级

MCP 与工具生态

用标准协议连接受限工具和数据资源。

07
求职

评估、生产与求职

用 Eval、Trace、部署与项目表达形成可投递能力。

02

知识与面试同步训练

理解概念后立即练习表达，避免只会看、不知道怎么说。

KNOWLEDGE

工程知识库

入门Token、上下文与计费入门上下文窗口与截断策略入门模型选择与任务分层进阶Responses API 请求生命周期进阶流式响应与中断处理进阶结构化输出与 Schema进阶函数调用与工具回路入门Prompt 契约设计入门Few-shot 示例选择进阶上下文工程高级Prompt Injection 防护入门Embedding 与语义表示进阶文档切片策略进阶向量检索与相似度进阶混合检索高级重排与上下文选择高级RAG 引用与忠实度高级RAG 分层评估进阶Agent Loop进阶工具契约设计进阶Agent 状态与记忆高级规划、路由与确定性流程高级Agent 终止条件与预算高级Human in the Loop高级多 Agent 与 Handoff进阶MCP Host、Client 与 Server进阶MCP Tools、Resources 与 Prompts高级MCP 权限与传输安全进阶Agent Trace 与可观测性高级Agent 结果与轨迹评估高级重试、幂等与故障恢复进阶成本与延迟预算入门密钥与数据边界浏览知识地图
INTERVIEW

回答训练场

初级Token 是什么，它为什么影响成本和上下文？初级上下文窗口满了应该怎样处理？中级LLM 应用和传统机器学习系统的工程差异是什么？开始刷题
03

用项目证明能力

每个项目都连接架构、难点、测试、部署和面试追问。

全部项目
入门

Prompt 调试与回归台

把提示词、模型参数、结构化输出和失败样例放进可复现的调试流程。

Next.jsVercel AI SDKOpenAI APIZod
查看项目拆解
进阶

可评估 RAG 知识库

从文档解析、混合检索、重排到引用校验，建立可测量的知识问答链路。

Next.jsPostgreSQLpgvectorOpenAI API
查看项目拆解
进阶

可追溯 AI 模拟面试官

按岗位能力图谱出题、连续追问，并用证据化量表生成复盘报告。

Next.jsOpenAI APIPostgreSQLZod
查看项目拆解

BUILD IN PUBLIC

学习不是收藏资料，
而是持续产出证据。

2026-07-15

建立 Agent 工程学习地图

将学习内容拆为七阶段，并让每个阶段绑定知识、题目和项目

查看学习日志