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布吉岛 Agent从入门到实战,系统学习 Agent 开发
系统学习 Agent,构建可靠的智能体
布吉岛 Agent 是一个围绕 Agent 学习、开发与实践 持续整理的技术站点,适合正在学习 Agent、准备做项目,或者单纯对 Agent 开发感兴趣的人。
我们会从基础入门开始,逐步讲清 Agent 的核心原理,再继续到 LangGraph、AgentScope 等框架的理解与选型。除了概念和教程,也会一起做 Vibe Coding 项目,并结合企业级项目开发,看看一个 Agent 应该怎么真正落地。
同时,我们也会持续整理 Agent 面试题。重点不是背答案,而是理解问题背后的设计思路,希望到了真实面试、项目讨论或者技术选型时,我们都能知道为什么这样做,也能把自己的思路讲清楚。
和其他 Agent 学习者交流学习路线、项目实践、工具使用与面试准备,也欢迎分享你的问题和想法。
知识星球是 aiagentguide.cn 的配套学习资料库。
网站上的教程和部分项目仍然会持续免费开放,星球则主要提供更加完整、详细的 架构图、流程图、时序图和可编辑源文件(当前重点)。这些内容并不是网站图片的简单搬运,而是围绕教程进一步整理和拆解,帮助你在学完之后快速梳理知识结构、辅助记忆,并能够根据图把核心原理完整讲出来。
后续还会逐步加入 星球专属项目、深度文章、面试题以及更多学习资料。
目前网站和星球都还处于起步阶段,因此价格设置得比较低;随着内容不断丰富,后续价格也会逐步调整。
当然,不加入星球也完全可以学习,星球只是为希望学得更系统、更省时间的同学提供额外内容。
先理解 Agent 是什么、适合解决什么问题,以及学习 Agent 开发前需要建立哪些基础认知。
从入门开始02继续理解 Agent Loop、工具调用、上下文、Memory、规划与执行等核心机制,搞清楚 Agent 为什么这样工作。
查看原理再去学习 LangGraph、AgentScope 等框架,借助成熟工具更快地完成 Agent 项目开发。
敬请期待最后通过真实企业级项目开发,把前面的概念、原理和框架真正串起来。
敬请期待关于Agent 开发,初学者最常问的几件事。
我们可以把 Agent 理解成一种能够围绕目标持续完成任务的系统。它不只是回答一次问题,还会根据当前结果决定下一步,调用工具、读取信息、执行操作,直到任务完成。
如果刚接触 Agent,建议先从这个问题开始,把 Agent、Workflow、RAG 这些最容易混淆的概念先分清楚。
我们不建议一上来就选框架、背 API。合适的顺序是先理解 Agent 的基本结构和运行方式,再逐步学习工具调用、上下文、Memory、RAG 等核心能力,最后通过项目把这些知识串起来。
这样后面无论使用什么框架,都更容易知道它到底帮我们解决了什么问题。
我们更推荐按照“入门认知 → 核心原理 → 框架使用 → 项目实践”这条路径来学,而不是看到一个新框架就跟着写 Demo。
教程真正重要的不是把代码跑通,而是理解为什么要这样设计。理解之后,再面对新的框架和项目,很多东西其实都能迁移。
我们不会简单告诉大家哪个框架“最好”。LangGraph、AgentScope 等框架各自解决的问题和适用场景不同,真正选型时要结合项目复杂度、状态管理、工具调用、工作流编排以及团队技术栈一起判断。
我们会先把这些框架拆开讲清楚,再通过对比和项目实践,逐步建立自己的选型标准。
Agent 面试通常不会只问“某个概念是什么”,更常见的是继续追问:为什么这样设计、还有没有其他方案、项目里是怎么做的。
所以我们整理面试题的目标不是让大家背标准答案,而是把每个问题背后的原理和设计思路真正弄懂。这样面对连续追问时,我们才能把自己的判断过程讲清楚。