AI Agent - 30 Day Learning Plan

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基础认知

Day 01-05

第 01 天基础认知

理解 AI Agent 是什么

能说清 Agent 与 Chatbot 的区别，画出观察-思考-行动-反馈执行循环

第 02 天基础认知

LLM 在 Agent 中的角色

能区分模型能力与系统工程能力，说清 LLM 的决策、推理与生成职责

第 03 天基础认知

任务拆解与规划

能把模糊任务拆成可执行步骤，理解 planning 的粒度与动态调整

第 04 天基础认知

Agent 的状态与反馈

能把 Agent 理解为多轮状态机，说清状态、历史与工具反馈

第 05 天基础认知

阶段复盘 1：最小 Agent 设计

能独立完成一页《日报生成 Agent v0.1》设计说明

上下文工程

Day 06-10

第 06 天上下文工程

上下文工程入门

能区分 system instruction、user message、tool description、memory 与检索内容

第 07 天上下文工程

Prompt 结构化设计

能把模糊指令改写成角色、目标、步骤、约束、输出格式齐全的结构化 Prompt

第 08 天上下文工程

上下文压缩与摘要

能设计摘要、裁剪与分层记忆策略，控制长任务上下文膨胀

第 09 天上下文工程

Agent Skills 与可复用上下文

能把重复工作流封装成可复用 Skill，写清适用场景与失败处理

第 10 天上下文工程

阶段复盘 2：上下文设计文档

能输出《测试报告 Agent 上下文设计 v0.1》

记忆与 RAG

Day 11-15

第 11 天记忆与 RAG

用户记忆入门

能区分短期上下文与长期记忆，划定记忆边界与隐私约束

第 12 天记忆与 RAG

RAG 基础

能说清洗切分、embedding、检索、重排、生成、引用完整链路

第 13 天记忆与 RAG

检索质量与知识组织

能为知识库设计 metadata 与结构化索引，理解向量检索局限

第 14 天记忆与 RAG

搭建最小 RAG Demo

能实现本地文档加载、切分、检索、带引用的最小 RAG 问答 Demo

第 15 天记忆与 RAG

阶段复盘 3：记忆 + RAG 设计

能输出《知识库问答 Agent 设计 v0.1》，理清记忆与知识边界

工具与 MCP

Day 16-20

第 16 天工具与 MCP

工具调用基础

能为工具写清 schema、返回结构与失败处理，区分调用决策与执行

第 17 天工具与 MCP

MCP 与工具生态

能说清 MCP 的 tools、resources、prompts 与接入价值

第 18 天工具与 MCP

工具安全与权限边界

能按只读、低风险写入、高风险写入分级设计工具权限

第 19 天工具与 MCP

Coding Agent 入门

能设计修复测试脚本失败的 Coding Agent 完整流程

第 20 天工具与 MCP

阶段复盘 4：工具型 Agent Demo

能做出调用 2-3 个工具完成 Nginx CPU 分析的 Agent Demo

评估与进化

Day 21-25

第 21 天评估与进化

Agent 评估入门

能设计任务集与评分标准，说清人工与自动评估如何结合

第 22 天评估与进化

设计评估指标

能把「感觉好用」转化为主指标与护栏指标

第 23 天评估与进化

构建小型 Eval Set

能建立覆盖失败场景、带 must_not_do 与评分标准的评估集

第 24 天评估与进化

模型后训练概念

能区分预训练、SFT、RL，知道何时不该急着训练模型

第 25 天评估与进化

持续进化与反馈闭环

能设计轨迹日志与反馈沉淀流程，让 Agent 越用越好

多 Agent 与项目

Day 26-30

第 26 天多 Agent 与项目

多 Agent 协作基础

能设计 Planner/Research/Writer/Reviewer 角色分工与上下文边界

第 27 天多 Agent 与项目

多 Agent 通信与状态

能设计 Agent 间消息格式、中间产物与冲突处理

第 28 天多 Agent 与项目

最终项目设计

能定义技术问题分析 Agent 的 MVP 范围与成功标准

第 29 天多 Agent 与项目

最终项目实现与评估

能完成可演示版本，并用评估集跑出成功与失败案例

第 30 天多 Agent 与项目

总结、复盘与下一阶段路线

能输出 30 天学习复盘与下一阶段学习方向