AgentGuide

🔥 AI Agent 开发 × 面试求职 = 一站式解决方案

对标 JavaGuide 的 AI Agent 学习指南
从入门到拿 Offer，系统化 + 实战化 + 求职导向

💡 核心理念

📌 本项目定位：资源整合 + 系统化路径 + 实战导向

🎯 我们的原则：

• ✅ 站在巨人的肩膀上 - 互联网已有的优质资源（课程、教程、论文），我们直接引用，不重复造轮子
• ✅ 只分享干货 - （坚持更新中，欢迎催更）
• ✅ 提供系统化路径 - 将碎片化资源串联成完整学习路线，告诉你先学什么、再学什么
• ✅ 求职导向 - 每个知识点都标注"面试怎么考"、"简历怎么写"

💪 AgentGuide 的独特价值：不是简单的资源堆砌，而是系统化 + 求职导向 + 实战验证的完整解决方案！

📑 目录

🎯 核心内容：

• 💡 关于本项目 - Agent开发指南、转行大模型、高级RAG、大模型面试
• 🆕 求职新范式 - 1-2-5框架、个人品牌、投递策略
• 🧭 Agent 求职通关 Todo List - 当前优先级、8阶段学习产出、项目落地5步法
• 🚦 6步学习路径 - 从岗位选择到拿Offer
• 🔬 算法岗 vs 🛠️ 开发岗 - 岗位选择决策树
• 📚 学习路线图 - 算法岗10-15周 | 开发岗8-12周
• 💼 实战项目 - 开源优质项目合集+N X Agent项目
• 📖 技术教程 - LangGraph、RAG、上下文工程、监督微调、强化学习
• 🎯 面试题库 - 1500+题/面经、系统设计、编程题

🛠️ 快速导航：

• ⭐ 阿东作品推荐：learn-workbuddy - 从 0 搭建 WorkBuddy-style Desktop Agent Harness，clean-room 教学复现 Agent Loop、工具调用、上下文工程、长期记忆、Sidecar、权限审计和真实模型评测
• 🚀 10分钟快速开始 | 💬 加入学习社群 | ❓ 常见问题
• 🧭 新手快速开始 | 🧭 2026 Agent 求职路线 | 🛠️ Agent 项目落地方法 | 🧩 Agent Harness Engineering
• 🔬 前沿算法完整路线 | 🤖 具身智能/VLA路线 | 💻 算法+AI手撕题库 | 📋 小红书AI算法岗面经
• 📄 Paper Agent | 🧳 Travel Agent | 🌐 Web Agent | 🖼️ Multimodal RAG

📖 关于本项目

3 分钟了解为什么你需要 AgentGuide

😰 你是否正在经历这些痛点？

• ❌ 学了一堆 LLM API 调用，但不知道 Agent 和普通对话有什么区别
• ❌ 看了无数篇 LangChain 文档，却依然不知道从哪里开始
• ❌ 做了一些 Demo 项目，但简历上写不出亮点，面试讲不清楚
• ❌ 想转 AI Agent 方向，但不知道算法岗和开发岗应该准备什么
• ❌ 网上资料又多又杂，缺少一条清晰的学习路线

AgentGuide 是什么？

AI Agent 开发学习指南 | 转行大模型 | LangGraph 实战 | 高级RAG | 大模型面试

一份系统化、求职导向的 AI Agent 学习与面试指南，涵盖：

• Agent 工程：Agent Loop、LangGraph / OpenAI Agents SDK、MCP、Skills、权限与状态管理
• Context Engineering：上下文分层、Memory、Tool Loadout、长任务压缩、成本与缓存优化
• RAG / Multimodal RAG：文档解析、Embedding、Rerank、GraphRAG、Agentic RAG、视觉文档检索
• Eval / Observability / Safety：Agent 评测集、trace、LLM-as-judge、红队、安全边界与 human-in-the-loop
• Post-training / Agent RL：SFT、偏好优化、GRPO/DPO、工具调用数据合成、轨迹数据训练
• 实战与求职：Paper Agent、Travel Agent、Web Agent、项目复盘、简历表达与面试题库

🗺️ AgentGuide 在 LLM 生态中的定位

我们覆盖 AI Agent 开发的完整技术栈 - 从模型微调到应用部署的全流程：