动手学AI Agent还是系统设计？68位用户真实体验告诉你答案_办公软件

1. 有没有质量高一点的ai agent开发课程？

2. 吴恩达最新课程Agentic AI上线！

3. 我是这样学习的

4. 0代码基础，7步做出第一个AI Agent(实操版本

5. 个人认为Agent进步快的野路子(没有之一）

6. AI Agent开发到底怎么学

7. 微软杀疯了！AI Agents 入门教程爆火，万星认证，零基础构建AI智能体

8. 谷歌出手就是王炸！5天AI Agent强化课程免费学，从入门到实战全搞定！

9. 普通人上手 AI Agent 指南

10. 微软AI Agents入门课程爆火！GitHub星标破万，零基础构建AI智能体

11. 自学AI Agent智能体进步最快方式（没有之一

12. 一周带你速通AI真正的核心——Agent智能体

13. AI智能体入门+实战指南

14. 小白的第一个 agent 项目

15. 实测 AutoAgent 平台

16. 这是一份Agent入门学习教程！（附学习资料） - 哔哩哔哩

17. 大模型AI Agent 小白科研路线规划

18. 11.10-11.14 Google free AI 限时回归

19. 不愧是微软，这AI Agent课程含金量好高啊

20. 基于Python的Agent项目效果演示(包含数据库、记忆、智能规划)面向企业级应用开发

21. 构建AI agent的实用指南

22. AI Agent（智能体）如何构建？什么时候该用？有哪些模式？

23. 别瞎学AI智能体！直接抄作业少走3年弯路。这份入门路线图将帮你从理论走向实践，逐步构建属于自己的AI Agent。

24. AI Agent 职业路线全解析

25. 手把手教你搭建AI Agent

26. AI Agent 入门指南（五）

27. 90%的AI Agent跑不通？就因为少了这条路径

28. 普及一下腾讯AI Agent需要达到的学习强度

29. AI Agent开发路线图2025

30. 我愿称之为Agent最伟大的网站（没有之一）

31. 我愿称之为Agent最伟大的网站（没有之一） - 哔哩哔哩

32. Agent学习路径（小白版）

33. 【强烈收藏】AI Agent完整学习路径

34. 强烈建议去YouTube上面学ai agent

35. RAG、LangChain、Agent 到底有什么关系？

36. AI Agent 的工作原理和架构是什么？

37. 吴恩达DeepLearning AI 新课程：Design, Develop, and Deploy Multi-Agent Systems with CrewAI可以浏览器装一个沉浸式翻译插件，实时英文字幕转中文。主要介绍了如何设计、开发与部署多智能体（multi-agent）系统，重点在于掌握代理式 AI 工作流（agentic AI workflows）的思维方式与工程方法。将学会如何把复杂任务分解成由多个专门智能体协作完成的子任务，从而高效构建复杂的 AI 应用。1. 掌握构建多智能体系统的基本概念：agent、task、crew、flow、state 等。2. 理解智能体的核心组成：记忆（memory）、工具（tools）、模型上下文协议（MCP）、执行钩子（execution hooks）与防护机制（guardrails）。3. 学会通过 CrewAI 框架将这些要素组合，构建具有可观测性、可控性与可扩展性的系统。4. 了解如何通过指标（metrics）与人类反馈（human feedback）对智能体进行评估与持续改进。访问：learn.deeplearning.ai/courses/design-develop-and-deploy-multi-agent-systems-with-crewai

38. TRAE中国版白送SOLO，一人指挥一支AI大军重磅消息！SOLO终于上线TRAE中国版了，Waitlist免费开放中本期视频实测TRAE的新版本，亮点很多 1、先规划再动手的 Plan 模式 2、带专家团一起干活的 Subagent 子智能体 3、DiffView 差异视图 4、多任务并行 5、上下文智能压缩长时运行不掉链子 SOLO终于把AI从“瞎干活的外包”变成了“懂协作的队友” #AI #人工智能 #TRAE #AI编程 #vibecoding

39. AI Agent 的工作原理和架构是什么？

40. 灵光一夜爆火，一句话就能做出小应用，当AI发展得越来越快——你就知道，孩子真正要练的，从来不是技能本身#近6成程序员称不会给孩子报AI编程课 #AI时代教育 #灵光#孩子要学什么

41. AI革命不是让你去学写代码，而是让你学会指挥AI干活。 #大咖观察 #红衣聊AI #科技改变生活 #人工智能

42. 又能聊AI又能滑雪的周末实在太幸福，我这六个回答你们同意吗？更多AI前沿思考，1.24-1.25来崇礼论坛听吧！#2026AI看崇礼 #红衣聊AI

43. AI编程大战正式开打！ Claude vs GPT同一天放大招，不是比谁代码写得好，而是AI开始自己组队当项目经理了。#大咖观察 #红衣聊AI #编程 #ChatGPT

44. 阶跃Step 3.5 Flash ：春节 AI 混战杀出的黑马，正在 Agent 时代弯道超车

45. #中国超算之父称中国智能体领先世界# 最近种草了一部新手机，被称为“双十一省钱机”的荣耀Magic8，简直太适合喜欢购物的伙伴们了，省钱。省心、省时又省事！今天又看了#荣耀AI终端生态大会# ，荣耀AI场景化生态更是覆盖了八大生活高频场景，其中的宠物健康场生活场景，构建了丰富宠物硬件生态，AI赋能让智能设备更懂宠物，可以行为分析、视觉识别，实时定位，让养宠人能做到真的放心。#中国工程院院士点赞的AI长啥样##荣耀Magic8##万事找YOYO#凤凰网科技的微博视频

46. AutoGLM的出现对agent的意义在什么地方？AI Agent到底有多强？

47. 现在Agent Skills 那么火，有什么强烈推荐的Agent Skills吗？

48. 《走近科学》——多Agent不是万能药，从玄学走向科学，来自Google和MIT的研究

49. 终端厂商战略布局 AI agent，华为小艺为何拔得头筹？

50. 照着学～大语言模型（LLM）学习路径和资料汇总入门篇：- 了解大语言模型的基础知识和常见术语。- 学会使用编程语言访问 OpenAI API 等常见大语言模型接口。- 面向非专业背景的大模型普及知识。应用篇：- 可以在本地环境搭建开源模型的推理环境。- 大语言模型应用开发框架（如 LangChain、Dify等）。- Prompt 工程、 RAG、Agent 等大模型应用开发范式。深入篇：- 大模型技术原理、训练微调、数据工程、推理优化等。- 大模型应用范式（RAG、Agent等）前沿进展。访问：github.com/ninehills/blog/issues/97#HOW I AI# #程序员#

51. Agent时代的方法论 —— Anthropic的心法

52. 在这个充满不确定性的AI时代，你会选择被动等待还是主动出击？ #大咖观察 #红衣聊AI #AI时代 #人工智能

53. 硅谷著名投资家的职业建议，看看是否对你有所启发。 #大咖观察 #红衣聊AI #职业建议 #硅谷

54. 靠AI赚钱的讨论依旧持续想多一份收入，AI也许是个不错的选择。#大咖观察 #红衣聊AI #赚钱思维

55. 国外大神逆向了 Claude Code，发现它好用的秘密藏在反常识的 Agent 设计里（附完整 System Prompt）

56. AI 圈的“春晚”提前开了？MiniMax 的M2.5，10B 激活参数跑出旗舰水准！ #人工智能 #科技改变生活 #玩个很新的东西 #MiniMax #Agent

57. 2025年了，有没有新的深度学习/强化学习入门课程/书籍值得推荐？

58. 吴恩达DeepLearning AI 新课程上线：《LLM 的微调与强化学习：后训练入门》，由 AMD 的人工智能副总裁 Sharon Zhou 主讲后训练（Post-training）是前沿实验室用于将基础大语言模型（即仅通过预测下一个词/Token，在海量无标签文本上训练出来的模型）转变为可帮助人类、可靠且能遵循指令的智能助手的关键技术。许多应用中，正是后训练让那些“仅有 80% 成功率的演示模型”变成了稳定高效、可投入生产的系统。这门课程将教你掌握这些最重要的后训练技术！在这门包含 5 个模块的课程中，Sharon 将带你完整学习后训练管线的全过程：包括监督微调（SFT）、奖励建模（Reward Modeling）、基于人类反馈的强化学习（RLHF），以及 PPO、GRPO 等强化学习算法。你还将学习如何使用 LoRA 进行高效微调，以及如何设计**评测体系（evals）**来在部署前后发现潜在问题。你将掌握的技能包括：1. 使用监督微调与强化学习（RLHF、PPO、GRPO）使模型对齐目标行为2. 使用 LoRA 实现无需重新训练整个模型的高效微调3. 准备数据集并生成用于后训练的合成数据4. 理解如何运营 LLM 的生产管线，包括 go/no-go 决策点与反馈循环这些先进方法不再仅属于顶级 AI 实验室，现在你也可以在自己的项目中使用它们。课程链接：deeplearning.ai/courses/fine-tuning-and-reinforcement-learning-for-llms-intro-to-post-training#ai创造营##程序员# 黄建同学的微博视频

59. 《大语言模型（LLM）学习路径和资料汇总》为不同水平的学习者提供了系统且实用的学习指南，涵盖入门、应用和深入三个阶段。入门部分帮助理解基础知识和常用术语，推荐通过OpenAI API和如openrouter.ai等平台实践；应用篇则聚焦于本地部署开源模型及主流开发框架（如LangChain、Dify），并介绍Prompt工程、RAG、Agent等实战范式；深入篇则深入探讨模型原理、训练微调、数据工程及推理优化，配以权威教材和前沿课程，助力打造扎实理论基础与技术能力。这份汇总是大语言模型领域知识体系化学习的宝贵指南，适合希望系统掌握LLM技术的所有人阅读与分享。原文链接：github.com/ninehills/blog/issues/97

60. 奥特曼最新访谈：AI时代，普通人成为赢家的方法#AI #山姆奥特曼 #教育 #openai #AI时代的教育

61. 开发 AI Agent 应用时，直接使用 LangChain 或 LangGraph 等框架虽然方便，但复杂的抽象往往像个“黑盒”，让开发者难以理解底层的调用逻辑和决策机制。ai-agents-from-scratch 是一个专注于教学的开源项目，主张从零开始构建 AI Agent。它不依赖现有的成品框架，而是通过 Node.js 和本地大模型，带你一步步拆解 Agent 的核心原理。项目不仅涵盖了基础的模型调用，还深入讲解了函数调用、长期记忆、ReAct 推理模式等关键技术，帮助开发者在掌握底层逻辑后再去更明智地选择和使用框架。GitHub：github.com/pguso/ai-agents-from-scratch主要功能：- 基于 node-llama-cpp 实现本地大模型运行，无需依赖云端 API；- 循序渐进的学习路径，从基础交互到复杂的系统提示词与角色设定；- 深入解析函数调用原理，展示 LLM 如何决定调用工具并处理返回结果；- 实现持久化存储与记忆管理，让 Agent 具备跨会话的信息记忆能力；- 详解 ReAct 推理模式，演示“思考-行动-观察”的循环逻辑；- 提供进阶教程，手写实现类似 LangChain 的 Runnable 接口和状态机图结构。该项目要求 Node.js 18 以上环境，建议配置 16GB 内存以流畅运行本地 GGUF 模型。它非常适合希望深入理解 Agent 架构、提升 AI 应用底层开发能力的工程师参考学习。

62. 终于蹲到了！清华社把这本 Agent 架构书引进了《构建Agentic AI系统》

63. 谷歌最狠一步棋，是否会带来AI竞争拐点？ #大咖观察 #红衣聊AI #谷歌

64. 抖音前沿科技30X30｜采访AI超级个体 Gemini 3发布后，这5个开发者给自己的人生装上了外挂。 27年程序员老兵：用AI写出多部长篇小说，一边敲代码一边圆武侠梦；硬核奶爸：手搓本地AI操作系统，把私教装进孩子口袋； AI安全研究员：把AI变成科研副驾，打破思维墙；有效加速主义者：打造AI全自动分身，让AI替自己看新闻处理琐事；全栈讲师：降低新手学习门槛，把技术文档自动变成PPT；本期视频，产品君连线5位GDE谷歌开发者专家，带你拆解AI时代的超级个体，听听他们给普通人的真诚建议。 #前沿科技趋势发布月 #抖音知识年终大赏 #AI新星计划 #AI #Google

65. 大多数人听到AI时，第一想到的就是那些客服AI和能自己聊天无所不能的机器人，但 AI Agent，不只是聊天它还会干活，能直接按照你要的目标，自主尝试执行一些任务。那么#哪些事儿应该扔给AI干#呢？AI的能力边界又是哪里，像那些枯燥无味的数据梳理、简单问答、创意创作我觉得就很适合，而客服这一块现在很多都是为了节省成本和效率，都是都是机械化没有人情味的，转个人工客服很难，所以目前最佳的就是人机协同，AI来一线过滤+人工终极解决方案。虽然AI能干很多事，但是#普通人对Agent的使用率几乎为0#，现在没办法产生足够大的价值，目前成本和价值获得感太低了，可以更深度集成一下。

66. 【#哪些事儿应该扔给AI干# 容易的不适合人干的事！】#普通人对Agent的使用率几乎为0# 9月12日，上海，微博访谈栏目 #AI Deep Talk# 登录外滩大会，资深媒体人 @老蒋巨靠谱与OpenManus创始人@学术鲸鱼展开了一场对话。对话中， @老蒋巨靠谱提到：“我身边除了AI从业者之外，到现在日常会使用Agent的，直白来说就是0，没有普通人在用这个东西。” 向劲宇表示：“这个点非常认同。因为实际上它现在没办法产生足够大的价值。意思是，用户付了100元的成本，但实际上在用户手上它产生的价值可能只有10块钱，那用户就不会愿意去买单。”此外，老蒋还提到，目前Agent的体验感不好是因为失败率高。对此，向劲宇称：“我觉得这种场景，大家在寻找的解法是不那么脱离人，就是他把容易的地方和不适合人干的事情交给AI ，然后再把适合人干的还是留给人去做。”上海铁骥视频的微博视频

67. Midoo.AI 发布：AI Agent 能否破解教育行业千亿美金的「无解方程」？

68. 大模型Agent的核心还是prompt？

69. 不用 LangGraph / AutoGPT，纯 Python 手搓 AI Agent，真的可行吗？

70. AI Agents 速查表如果你正试图理解 AI Agent 的概念，这是一份不错的起点。目前关于 Agent 框架的讨论很多，但从核心来看，大多数框架都建立在同一组基本思想之上。这份速查表简单概述了从大型语言模型（LLM）到编排层（Orchestration）再到协议（Protocols）的关键构建模块。无论你是在探索 Agent 工具、构建内部自动化，还是单纯想更好地理解这个领域，它都很有用。什么是 AI Agent？1. Agent 结合了“推理能力”和“行动能力”。2. 它们不仅能回答问题，还能制定计划、调用工具、访问数据，并触发现实世界的操作。语言模型（Language Model）1. 它是核心的推理引擎，用来理解输入并生成计划或回应。2. 但仅靠它自身，无法在现实世界中执行行动。工具（Tools）1. Agent 用来完成有用任务的 API、函数或外部集成接口。2. 例如查询数据库、发送邮件或调用 Webhook。编排层（Orchestration Layer）1. 负责协调 Agent 的行为——包括其推理方式（如 CoT、ReAct 等）、步骤顺序以及与工具的交互。Agent 协议（Agentic Protocols）1. MCP、A2A 等协议让不同平台上的 Agent 能协作（如 Slack、GitHub），并在多个任务间保持上下文。构建 AI Agent1. 没有唯一的构建方式。2. 有的从一个 Prompt 起步，有的依赖低代码平台，还有团队构建完整的自定义框架3. 这份速查表展示了各种方式之间的取舍与权衡。如果你想理解 Agent 领域，或向团队解释它的原理，这份结构化的拆解会很有帮助。可以收藏下来，作为随时查阅的参考资料。#人工智能##程序员#

71. 从脑洞到视频一步到位，副业机会这不就有了？ #大咖观察 #红衣聊AI #AIGC #起号方法 #短视频创业

72. 当你还觉得AI只是“辅助工具”时，它早已在改写很多行业的游戏规则了。#大咖观察 #红衣聊AI #AI工具 #智能体

73. 2025过去了！这一年你是不是也在为AI焦虑？老周用360一整年的实践，告诉你答案：不用怕，抓住Agent就赢了！从我自己敲代码做100多个智能体，到带领团队All in，这条AI布道之路，全是实战干货。 2026，你想和智能体一起搞定啥？评论区留言，老周帮你研究！#大咖观察#2026 #年度总结 #红衣聊AI #agent

74. AI修真的一年：学者们怎么看“真智能”？｜甲子光年

75. 今天我们开源了一个新的AI Agent项目。Wegent：一个能够定义、编排和执行Agent团队的开源系统。和其它Agent开发系统的区别是，Wegent底层使用声明式方式构建和编排 AI Agent，这就意味着部署智能体就像是在K8S里部署负载一样，可以实现基于yaml直接定义部署Agent服务。同时，Wegent的底层定义中区分了智能体的“Ghost（提示词）”和“Shell（执行器）”的概念。例如，你既可以把Claude Code作为智能体的“壳”实现远程编码Agent系统，也可以基于Agno的“壳”来实现DeepResearch系统。在开源项目里也增加了配套的前端服务，可以直接在网页中构建新的Agent团队。项目地址：github.com/wecode-ai/Wegent（附件是用Wegent实现的网页版Claude Code的效果）

76. AI创业黄金期，小团队也能撬动大市场。 #大咖观察 #红衣聊AI #人工智能 #创业项目

77. 亚马逊云科技 Agentic AI 副总裁 Swami Sivasubramanian 发表题为《Agentic AI 的未来已来》的主题演讲，系统阐述构建生产级 AI Agent 的核心技术路径，并围绕易于构建（Easy to Build）、高效（Efficiency）、可信（Trust）、可靠（Reliability）等四大支柱发布一系列新能力。全面的能力升级，标志着 Agentic AI 正从技术原型迈向可规模化落地的工程现实。Agent正在成为人在数字与物理世界中的可靠延伸。#亚马逊云科技# #reInvent2025# #AgenticAI#

78. LangChain Agent 年度报告：输出质量仍是 Agent 最大障碍，客服、研究是最快落地场景

79. 真正能让你成长的从来不是别人给你的答案而是你自己找到答案的过程。#大咖观察 #红衣聊AI #谷歌 #智能助手

80. 关于 AI Agent，你最想知道的 3 个问题——为什么我说“垂直 Agent”是个伪命题回答几个读者问题。1、AI Agent 是否有一个权威的概念？中美两国对这个概念是否有统一的解释？AI Agent 的定义和国家无关，更多是行业共识的演进。目前业界比较认可的定义来自 Anthropic。他们在《Building Effective Agents》（网页链接）这篇文章中做了一个很重要的区分：工作流（Workflow）：通过预定义的代码路径来编排 LLM 与工具的系统。Agent：由 LLM 动态地指挥自己的流程和工具使用方式的系统，始终由 LLM 来掌控完成任务的方式。简单来说，工作流是“人写好剧本，AI 照着演”；而 Agent 是“人给个目标，AI 自己想办法”。从技术实现角度，我比较认同 Simon Willison 提出的简洁定义（网页链接）：一个 AI Agent（智能体），是为了实现某个目标，循环调用工具的大语言模型。这个定义抓住了 Agent 的本质——它不是一次性给出答案，而是通过“思考→行动→观察→再思考”的循环，逐步完成任务。目前主流的 Agent 实现，无论是 OpenAI 的还是 Anthropic 的，底层都是这个结构。当然，不同公司可能会根据产品定位给出略有差异的表述，但核心思想是一致的：Agent = LLM + 工具调用 + 自主决策循环。2、近期国内外大厂密集推出 AI Agent，为何选择这个时间点？您如何看待 AI Agent 的商业化前景？大厂在这个时间点密集推出 Agent，核心原因是：Agent 是目前 AI 落地最有价值的方向。为什么 Agent 比聊天机器人更有商业价值？聊天机器人的局限性很明显——它只能“说”，不能“做”。而 Agent 能够：• 调用工具：比如搜索网页、读写文件、执行代码• 完成复杂任务：把大任务拆解成小步骤，逐个完成• 与外部系统集成：对接企业内部系统、数据库、API• 持续运行：不需要人一直盯着，可以在后台自主工作这意味着 Agent 可以真正替代人完成一部分工作，而不只是辅助回答问题。已经跑通的场景：编程领域编程是 Agent 最先落地的领域。像 Claude Code、Cursor、Codex 这样的编程 Agent，已经能够实实在在地帮开发者完成任务，不只是生成代码片段，而是理解需求、读取项目代码、修改文件、运行测试、修复 bug，整个流程都能自主完成。正在爆发的方向：Skills 生态去年底开始，“Skills”这个概念开始流行。简单理解，Skills 就是教会 Agent 完成特定任务的“技能包”，一套预设的工具、提示词和工作流的组合。比如我个人就大量使用 Claude Code 结合各种 Skills 来提升效率：• 给文章自动配图（调用图片生成工具）• 根据素材生成漫画故事• 根据素材自动生成 PPT• 自动发布文章到公众号、博客、社交媒体• 等等这些任务以前每个都要花我半小时到几小时，现在几分钟就能完成。顺便说一下，我这几个 skills 都是开源的：github.com/JimLiu/baoyu-skills/issues现阶段的挑战但 Agent 目前仍处于早期阶段，主要挑战有：1. 门槛较高：目前这些能力主要在极客圈子里流行，普通用户上手困难2. 安全问题：Agent 需要较高的系统权限才能工作，这带来了安全风险。比如恶意的 Skill 可能窃取数据、攻击系统3. 可靠性：Agent 有时会“跑偏”，需要人工干预这些问题都在被逐步解决。大厂密集入场，本质上是看到了 Agent 的巨大潜力，想要抢占生态位。谁能率先建立起最多用户的 Agent 客户端和丰富的 Skills 生态，谁就能在下一阶段占据优势。就像现在 Anthropic 就依赖 Claude Code 抢占了先机和用户心智，大家想到 Coding Agent 先想到 Claude Code，MCP、Skills 的标准也是他们提出来的，开发者们争先恐后的基于他们的标准在构建 Agent 生态。3、通用类 AI Agent 和垂直类 AI Agent，您更看好哪个的商业前景？这个问题需要换个角度来理解。Agent 本身难以形成垂直壁垒从技术角度看，Agent 本身没有任何秘密，就像我前面说的，它从技术角度看就是一个循环调用工具的大语言模型。而模型对所有人来说都是一样的：要么花钱用商业模型（OpenAI、Anthropic、豆包、阿里），要么用 DeepSeek 这样的开源模型。这就像选操作系统，你用 Windows 还是 Linux，大家都能用。所以，单纯做一个垂直领域的 Agent 很难建立护城河。你今天能做，别人明天也能做，而且可能做得更好。真正的机会在哪里？打个比方：Agent 就像操作系统，无论是通用领域还是垂直领域，操作系统本身都差不多。真正的差异化，是基于操作系统之上的应用。垂直领域真正的机会在于：1. 独有的数据：你有别人没有的行业数据、客户数据、知识库2. 专业的 Skills：针对特定行业流程打造的工具和工作流3. 深度的集成：与行业内已有系统的对接能力4. 领域 Know-how：对行业痛点和流程的深刻理解举个例子：一个医疗领域的 Agent 产品，核心竞争力不是“Agent”这层，而是背后接入的医学知识库、与医院 HIS 系统的对接、对诊疗流程的理解、以及多年积累的脱敏病例数据。所以我的结论是：不要去做“垂直 Agent”，而是用通用 Agent 的能力，去解决垂直领域的问题。护城河不在 Agent 这层，在你围绕 Agent 构建的数据、工具和行业理解。以上是我基于一线实践的观察和思考，仅供参考。

81. 一些活让 Agent 去做是可以节约时间的，我倒觉得现在 AI 还不够方便，现在文档 Agent 已经进化到了代码 Agent 去年时候的能力，明年应该就可以更强大好用了。//@摇摆时间线ZHLMI:你看无论 AI 有多方便总有人嫌麻烦的，模版化永远是有大市场的

82. 照抄大神架构却系统崩盘？一份 AI Agent 演进血泪史

83. 9 门课程带你进入 Agent 时代【附链接】

84. 为什么照抄Anthropic的Agent架构，我的系统却变烂了：一份AI Agent的避坑实战指南

85. AI入门计划（免费版）出炉

86. 别只会在对话框里自嗨了！逼自己啃完这本《动手做AI Agent》，你的AI水平才算真的入门！

87. AI大模型应用 Agent项目开发实战 155节

88. 大模型时代程序员技能转型攻略：AI Agent初学者必看，超详细系统学习路径！

89. 我是怎么用“缝合学习法”，1个月搞定Python并开发出AI Agent的？

90. 【连载】零基础跟我学做AI Agent（第6课：这么多Agent，先学哪个？）

91. 建议大家都去油管学ai agent，打破信息差！

92. 强烈建议去YouTube上面学ai agent - 哔哩哔哩

93. 真心建议大家都去飞书学AI Agent！真的能打破信息差！！

94. 高质量Ai Agent开发课程分享（附大厂内部免费资源+保姆级学习路线）

95. 慕课网《AI Agent+MCP从0到1打造商业级编程智能体》课程测评

96. 突然发现，微软最新推出的 AI Agent 实战课，真的讲得太清楚了！

97. AI Agents withGoogle第一天学习

98. 别再自己摸索了！谷歌发布 5 天 AI Agent 强化课，全是干货，我愿意称为《AI 课》天花板！（附完视频PDF）

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100. 建议大家都去YouTube上学AI Agent!

101. ZerotoMastery – AI Agents Bootcamp: Zero to Mastery

102. 时隔14个月，吴恩达亲授AI最新课程【最全合集】，2025年最新力作，Agentic AI五大模块系统课（2025最新），一年一度，不容错过。

103. Google神级教程：5-Day AI Agents Course (附LangChain本地运行版)

104. 强烈建议大家都去油管学AI agent！

105. 给计算机大学生的谏言：编程到底怎么学？AI Agent风口该不该追？

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107. 「AI训练营」第二期：Agent智能体实战训练营（1）

108. 力荐十个学习AI Agent（智能体）绝佳GitHub项目！尤其是最后一个

109. 微软新出的Agent课程也太强了！正AI圈直接破防了！微软这波直接甩出一套面向零基础的AI智能体课程，真没拿我们当外人！零编程基础也能轻松上手，整整10节课，手把手教你从零玩转AI智能体。第一课就带你搞懂AI智能体和普通AI的区别，还用旅行预定例子，比如agent帮你订酒店、查航班。后面教你用开源代码自己动手搭起来，每节课都配代码示例和额外资源包，学完直接跑代码，上手就用！ #深度学习#机器学习#大模型#人工智能#GitHub

110. AI Agent 开发学习路线全阶段指南

111. 拒绝纸上谈兵：如何设计一个可落地的AI Agent系统？

112. 不用框架，0-1构建AI Agent（DeepSeek篇）

113. 如果你想学Agent，一定要趁早打破信息差！

114. Datawhale动手学agent开发——Agent应用开发与落地场景

115. LangChain AI Agent Projects: Build and Deploy Real - 哔哩哔哩

116. 真心建议大家都去飞书学AI Agent！很卷！但很绝！

117. 零基础手写AI Agent

118. 小白的第一个ai agent项目

119. AI Agent一个月极速入门野路子！（附入门关键策略+保姆级学习路线+大厂内部资源）

120. Agent智能体学习路线：从概念到落地，3步

121. 我愿称之为Agent搭建最详细的教程！

122. 从0到1学习AI Agent开发

123. 一行代码都不会写，搭好了自己的AI Agent

124. AI大模型系列教程--动手实现一个AI Agent

125. AI课程｜5天AI Agent 课程分享

126. 2025最强Agent应用开发课：零基础也能做出可落地的智能体

127. AI Agent 与 Agentic AI 系统：真正的区别是什么？

128. 新书速览|AI Agent应用开发:构建多智能体协同系统

129. LLM Agent与Agentic RL实战营

130. 2025年AI Agent入门必读：零基础到高手的7步进阶之路，最全最新大模型学习路线一篇掌握！

131. AI Agent系统：架构、应用与评估指南

132. 坦白局：从0到1啃下AI Agent，我的「笨」方

133. 力荐十个学习AI Agent（智能体）绝佳GitHub项目！尤其是最后一个！

134. Agentic AI 系统的核心设计原则

135. 如果你的AI Agent很差，强烈建议大家去看这个GitHub项目真的能速通！！

136. 它真的把Agent搭建讲得好清晰啊！百战程序员A IAgent智能体课程上新

137. Datawhale动手学agent开发——Agent设计模式与工程化

138. 解析市面上Agent和AI产品的区别

139. 自主决策 vs 固定流程？AI Agent 与 Workflow 的核心区别拆解

140. 学Agent，练完这12个工作流你就牛！

141. AI Agent 四大弊病——智能困于知识鸿沟

142. Agent入门系列：基于文件系统的Agent上下文工程技术架构

143. 斯坦福哈佛联手揭秘：为何AI Agent演示惊艳，一用就崩

144. 当你老板让你们搞agent，你应该如何快速入门？

145. Agent 时代，一个容易被忽视的基建

146. 整理了一些AI Agent关键洞见

动手学AI Agent还是系统设计？68位用户真实体验告诉你答案

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