随着小龙虾OpenClaw的爆火Agentic Engineering这个方向开始进入大家的视野借助Vibe Coding的力量这个门槛似乎变得很低。本文是一个极简的学习路径中间穿插了一些个人的看法不喜勿喷。首先我们写在前面经过我和团队中的同学半年多的实践下来有一些基本共识可以供大家参考如果你没有扎实的开发基础当然也可以写出来一些demo小玩具小游戏没什么问题但是写不出来工业界可以大规模线上应用的产品所以扎实的开发基础是必须的如果你完全不了解大模型的工作原理设计代码实现会非常低效。所以在上面的基础上一个极简的学习路线是编程工具的选择我个人是Trae/Codex CLIIDEA。其中Trae用来做Vibe Coding主要是借助模型的力量代码实现其中Trae的平替有很多例如CursorWindsurfCodex等你可以选择一个自己习惯的IDE当成工具我目前在向Codex过渡IDEA做代码的Review和手动提交主要是多年的IDEA资深用户习惯了IDEA的界面和各种配置很多人也用VSCode等工具。也有一个趋势是很多人在慢慢习惯CLI的编程方式不再使用任何IDE大家多多尝试。这部分在使用Trae这样的工具的时候不同的工具提供了不同的开发方式例如Trae的SOLO Code、SOLO Build模式等他们分别适用不同的场景这个需要自己多多体验。理解Context Engineering(上下文工程)这里的上下文工程是你需要精确的控制传递给LLM的信息尽量减少上下文带来的噪音和不足另外尽量节省token消耗。上下文工程Context Engineering范围很广它关注的是「AI 看到什么」- 包括 System Prompt、工具描述、对话历史管理、动态信息注入、上下文窗口管理等全链路。核心目标是提升每个 Token 的信息密度确保正确的上下文在正确的时间出现在Prompt中。技术栈JavaSping AI PythonLangChain都可以通过API注入上下文。MCP SKILL如果2026年我们从AI Agentic Engineering技术路线中只选择一项学习那么毫无疑问是MCP和SKILL。MCPModel Context Protocol是Anthropic推出的开放协议让LLM能够安全地连接外部工具和数据源。Skills则是可复用的Agent能力模块。关于MCP你只需要知道ToolsLLM 可以调用的函数如查询数据库、执行命令ResourcesLLM 可以读取的数据源如表结构、配置文件Prompts预定义的提示词模板MCP本身只是协议Python和Java生态的框架都支持通过注解直接创建MCP服务。他本质上和Http、Rpc等协议无任何区别甚至有点多余。Anthropic的开发者们定义了这样一套和大模型交互的标准但是这套标准争议很大我个人的看法是无论MCP还是Skill大概率都是AI发展中的中间产物。其中MCP协议更是画蛇添足是为AI专门创造出来的抽象服务层未来完全弃用也正常。反馈闭环与Harness工程Harness工程是构建整个环境、工具链和反馈闭环让Agent无需人工干预就能可靠完成工作。核心理念给Agent反馈闭环而不仅仅是编辑器。直接举例传统方式Agent 写代码 → 人检查 → 人反馈 → Agent 改Harness Agent 写代码 → 自动测试 → 自动反馈 → Agent 自己改 → 循环直到通过其中Python体系中的LangGraph支持的很好Sping AI中如果需要复杂状态流转可以结合Spring State Machine或Spring Integration实现类似LangGraph的效果未来大概率也会支持。A2A协议与Multi-Agent这部分关键是理解Google A2A协议掌握MCP vs A2A的关系和协同方式。核心目的是实现多个Agent各自调用工具同时互相配合完成复杂任务。这部分内容整个Agent生态也在快速发展大家可以多关注LangChain 和 Spring AI的生态发展。最后语言和技术栈选择AI领域毫无疑问是Python的天下所以初学者建议从Python开始学习避开Java生态陡峭的学习曲线。但是客观的说Sping AI更适合后端的微服务架构更适合做大规模的生产服务所以如果你有Java基础可以直接从Spring AI开始学习。还有一部分设计模型的微调这部分内容大家可以自己网上去搜也不难。不深入基础模型开发的话大概率都能看懂。我们今天的分享就到这里了。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源包括AI大模型全套学习路线图从入门到实战、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等资料免费分享扫码免费领取全部内容1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。可以说是最科学最系统的学习成长路线。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 2026行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。5. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。7. 资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容
一个极简的AI Agentic Engineering技术栈学习路线
随着小龙虾OpenClaw的爆火Agentic Engineering这个方向开始进入大家的视野借助Vibe Coding的力量这个门槛似乎变得很低。本文是一个极简的学习路径中间穿插了一些个人的看法不喜勿喷。首先我们写在前面经过我和团队中的同学半年多的实践下来有一些基本共识可以供大家参考如果你没有扎实的开发基础当然也可以写出来一些demo小玩具小游戏没什么问题但是写不出来工业界可以大规模线上应用的产品所以扎实的开发基础是必须的如果你完全不了解大模型的工作原理设计代码实现会非常低效。所以在上面的基础上一个极简的学习路线是编程工具的选择我个人是Trae/Codex CLIIDEA。其中Trae用来做Vibe Coding主要是借助模型的力量代码实现其中Trae的平替有很多例如CursorWindsurfCodex等你可以选择一个自己习惯的IDE当成工具我目前在向Codex过渡IDEA做代码的Review和手动提交主要是多年的IDEA资深用户习惯了IDEA的界面和各种配置很多人也用VSCode等工具。也有一个趋势是很多人在慢慢习惯CLI的编程方式不再使用任何IDE大家多多尝试。这部分在使用Trae这样的工具的时候不同的工具提供了不同的开发方式例如Trae的SOLO Code、SOLO Build模式等他们分别适用不同的场景这个需要自己多多体验。理解Context Engineering(上下文工程)这里的上下文工程是你需要精确的控制传递给LLM的信息尽量减少上下文带来的噪音和不足另外尽量节省token消耗。上下文工程Context Engineering范围很广它关注的是「AI 看到什么」- 包括 System Prompt、工具描述、对话历史管理、动态信息注入、上下文窗口管理等全链路。核心目标是提升每个 Token 的信息密度确保正确的上下文在正确的时间出现在Prompt中。技术栈JavaSping AI PythonLangChain都可以通过API注入上下文。MCP SKILL如果2026年我们从AI Agentic Engineering技术路线中只选择一项学习那么毫无疑问是MCP和SKILL。MCPModel Context Protocol是Anthropic推出的开放协议让LLM能够安全地连接外部工具和数据源。Skills则是可复用的Agent能力模块。关于MCP你只需要知道ToolsLLM 可以调用的函数如查询数据库、执行命令ResourcesLLM 可以读取的数据源如表结构、配置文件Prompts预定义的提示词模板MCP本身只是协议Python和Java生态的框架都支持通过注解直接创建MCP服务。他本质上和Http、Rpc等协议无任何区别甚至有点多余。Anthropic的开发者们定义了这样一套和大模型交互的标准但是这套标准争议很大我个人的看法是无论MCP还是Skill大概率都是AI发展中的中间产物。其中MCP协议更是画蛇添足是为AI专门创造出来的抽象服务层未来完全弃用也正常。反馈闭环与Harness工程Harness工程是构建整个环境、工具链和反馈闭环让Agent无需人工干预就能可靠完成工作。核心理念给Agent反馈闭环而不仅仅是编辑器。直接举例传统方式Agent 写代码 → 人检查 → 人反馈 → Agent 改Harness Agent 写代码 → 自动测试 → 自动反馈 → Agent 自己改 → 循环直到通过其中Python体系中的LangGraph支持的很好Sping AI中如果需要复杂状态流转可以结合Spring State Machine或Spring Integration实现类似LangGraph的效果未来大概率也会支持。A2A协议与Multi-Agent这部分关键是理解Google A2A协议掌握MCP vs A2A的关系和协同方式。核心目的是实现多个Agent各自调用工具同时互相配合完成复杂任务。这部分内容整个Agent生态也在快速发展大家可以多关注LangChain 和 Spring AI的生态发展。最后语言和技术栈选择AI领域毫无疑问是Python的天下所以初学者建议从Python开始学习避开Java生态陡峭的学习曲线。但是客观的说Sping AI更适合后端的微服务架构更适合做大规模的生产服务所以如果你有Java基础可以直接从Spring AI开始学习。还有一部分设计模型的微调这部分内容大家可以自己网上去搜也不难。不深入基础模型开发的话大概率都能看懂。我们今天的分享就到这里了。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源包括AI大模型全套学习路线图从入门到实战、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等资料免费分享扫码免费领取全部内容1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。可以说是最科学最系统的学习成长路线。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 2026行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。5. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。7. 资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容
