AI Agent开发技术及工具链整理，分享给需要的你。

今天，我们将通过一份2025年AI Agent开发路线图，全面解析Agent开发领域的核心技术栈和发展路径。

什么是AI Agent？

不只是聊天机器人。AI Agent与传统聊天机器人的根本区别在于自主性。一个真正的AI Agent能够理解复杂目标，制定计划，使用工具执行任务，并根据结果调整策略——这一切只需要你给出一个高级指令。

想象一下，你告诉Agent："帮我分析一下新能源汽车市场的最新趋势，并在周五前准备一份10页的报告"。一个真正的AI Agent会自主完成：搜索最新行业数据、分析竞争对手信息、制作图表并生成完整报告。

核心开发层次全解析

编程与提示工程

任何AI Agent开发都从这里开始。Python仍然是首选语言，但JavaScript/TypeScript的使用也在增长。除了基础编程能力，提示工程是关键技能。

层次名称	必须做	可选	工具/技术
编程与提示	编程语言（如基础语法）；脚本与自动化（如API请求、文件处理）；提示概念（如提示工程、思维链提示）	异步编程；网络抓取；多 Agent提示；目标导向提示；自我批判与重试循环；反思循环	Python（首选）；JavaScript；TypeScript；Shell/Bash；HTTP/JSON库（如requests in Python）；文件处理库（如os, pathlib）；异步库（如asyncio）；网络抓取库（如BeautifulSoup, Scrapy）

AI Agent基础架构

理解AI Agent的基本构成要素是核心：LLM作为 Agent的大脑，负责决策和推理；工具作为Agent的手脚，允许它与外界交互；记忆系统存储Agent的经验；规划器负责制定和执行计划。

层次名称	必须做	可选	工具/技术
AI Agent基础	AI Agent定义；自治 vs. 半自治 Agent； Agent组件（如LLM、工具、记忆、规划器）	Agent架构设计	LangChain（ Agent框架）；LlamaIndex（数据索引与 Agent）；Haystack（搜索 Agent）；Semantic Kernel（微软 Agent框架）；AutoGen（多 Agent）；CrewAI（团队 Agent）

LLM调用与工具集成

LLM调用是Agent工作的基础，而工具调用则是Agent技术的杀手级功能。通过工具，Agent可以执行代码计算、进行网络搜索、查询数据库、操作浏览器和调用任何API接口。

层次名称	必须做	可选	工具/技术
LLM调用	LLM API调用；提示模板（如动态提示、条件提示）	高级调用（如流式传输、批量/并行调用、回调/钩子）；提示链	OpenAI API；Anthropic API；Google AI；Cohere；Grok；本地LLM（如Ollama, LM Studio）；LangChain的LLM集成模块
工具调用	工具集成（如自定义工具、预构建工具）；工具类型（如搜索、计算、代码执行）	浏览器自动化；数据库查询；外部API集成	LangChain Tools；LlamaIndex Tools；Hugging Face Agents；Selenium（浏览器）；SQLAlchemy（数据库）；各种API SDK

RAG与高级推理

检索增强生成（RAG）技术让Agent能够访问特定领域知识，而不需要重新训练模型。规划与推理能力则决定了Agent处理复杂任务的智能水平。

层次名称	必须做	可选	工具/技术
检索增强生成（RAG）	嵌入模型；向量存储；简单RAG	高级RAG（如查询重写、重新排名）； AgentRAG	OpenAI Embeddings；Sentence Transformers；Cohere Embeddings；FAISS（本地向量库）；Pinecone/Weaviate/Chroma/Milvus（托管向量DB）
规划与推理	规划技术（如ReAct, Plan-and-Solve）；推理引擎（如LLM作为推理器）	Tree of Thoughts；Graph-based Planning；自问自答；辩论式推理	LangChain的ReAct链；自定义LLM推理模块

多Agent系统与状态管理

单个Agent能力有限，但多Agent系统可以完成惊人复杂的任务。记忆与状态管理确保了Agent能够保持连续性和学习能力。

层次名称	必须做	可选	工具/技术
多 Agent系统	Agent协作（如分层 Agent、辩论 Agent）	合作 Agent	AutoGen；CrewAI；Multi-Agent LangChain
记忆与状态管理	记忆类型（如短期/长期记忆、共享记忆）；状态管理（如会话状态）	持久化状态	Redis（缓存记忆）；SQL Databases（如SQLite/PostgreSQL）；Vector Stores for Memory（如Pinecone用于长期记忆）

用户界面与部署

优秀的用户界面让Agent能力更容易被使用者接受，而稳健的部署方案是生产环境应用的基础。

层次名称	必须做	可选	工具/技术
用户界面	UI框架；交互（如聊天界面）	多模态输入；实时反馈	Streamlit/Gradio/Chainlit（快速原型）；Flask/Django（后端UI）；React/Vue（前端UI）
部署	API部署；Agent托管服务	无服务器函数；向量DB托管	FastAPI/Streamlit/Gradio（API/UI）；Docker；Kubernetes；Replit/Modal（托管）；Pinecone等向量DB服务

监控评估与安全治理

随着Agent能力增强，监控评估和安全治理变得至关重要。这不仅关系到系统稳定性，也涉及到伦理和法律合规问题。

层次名称	必须做	可选	工具/技术
监控与评估	Agent评估指标；人机环路反馈	日志/追踪；自动评估循环；自定义仪表板	LangSmith（LangChain监控）；OpenTelemetry（追踪）；Prometheus/Grafana（指标监控）
安全与治理	提示注入保护；API密钥管理；用户认证	基于角色的访问控制（RBAC）；输出过滤；红队测试；数据隐私与合规	自定义防护提示；密钥管理工具（如Vault）；Auth0/OAuth（认证）；RBAC库（如Casbin）；合规模块（如GDPR工具）

2025年趋势展望

• 本地化部署（Ollama等工具让本地运行大模型成为可能）

• 多模态融合（Agent不仅能处理文本，还能理解图像、音频）

• 专业化发展（领域特定Agent将超过通用Agent）

• 安全优先（随着应用深入，安全性将成为核心考量）

如何开始你的AI Agent开发之旅？

如果你是初学者，建议按照以下路径学习：

1. 掌握Python基础和API调用；

2. 学习提示工程基础；

3. 尝试LangChain等框架构建简单Agent；

4. 集成工具扩展Agent能力；

5. 添加RAG提供专业知识；

6. 探索多Agent协作场景。

对于有经验的开发者，可以重点关注：

• 高级规划与推理技术

• 多Agent系统架构

• 生产环境部署与监控

• 安全与合规框架。

结语

AI Agent技术正在快速发展，2025年将是关键的一年。随着技术的成熟和工具的完善，我们将看到越来越多强大的AI Agent应用于各行各业。

---

以上内容基于本人近期整理的一份AI Agent路线图文件，如有需要，请在“基线沉思”公众号回复“agent路线图”获取下载链接。

路线图json文件可以使用在线工具打开：https://excalidraw.com

  上图来自：https://roadmap.sh/ai-agents?fl=1   

如何学习AGI大模型？

作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

**

一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。

L2级别：AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别：大模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

二、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PDF）

三、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。

四、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。

五、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。

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

​