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AI Agent 完整学习技术栈大纲(2026)

版本:2026年7月(v2.0) 覆盖:尚硅谷 29 模块(~35%)+ 国外扩展(~35%)+ 海外 Portfolio(~30%) = 100% 生产级 AI Agent 开发技术栈


第一部分:尚硅谷基础(01~29)

尚硅谷 29 个模块覆盖了 AI Agent 开发所需的编程/算法/系统基础 + LLM理论 + 核心框架 + 实战项目。 文件位置:docs/study/尚硅谷/

A 层——编程与系统基础(01~07)

模块内容知识标记
01Python 基础(语法/OOP/并发/网络/正则)🟢 基础,AI替代率>90%
02数据结构与算法(复杂度/链表/树/图/DP)🟢 基础
03Linux & Shell🟢 基础
04MySQL🟢 基础
05Python + MySQL + Web框架🟢 基础
06Numpy & Pandas(数据处理)🟢 基础
07Git🟢 基础

B 层——AI/ML 理论(08~14)

模块内容知识标记
08机器学习(监督/无监督/集成)🟡 理解原理
09深度学习(CNN/RNN/Transformer)🟡 理解原理
10图像检索全栈项目🟡 概念了解
11NLP(分词/词向量/序列标注)🟡 概念了解
12BERT文本分类项目🟡 概念了解
13序列标注与数据库对齐全栈🟡 概念了解
14大模型概述(LLM共识词汇表)🟡 基础词汇

C 层——Agent 框架与低代码(15~16)

模块内容知识标记
15Coze/Dify 低代码 Agent 平台🟡 理解架构>记忆操作
16LangChain(RAG管道为核心)🔴 重点:RAG管道仍有不可替代价值

D 层——Agent 运行时有状态编排(17~18)

模块内容知识标记
17智能点餐系统(LangChain Agent)🟠 已过时——项目需迁移到LangGraph
18LangGraph(StateGraph/Reducer/Checkpointer/HIL)🔴 核心——生产级Agent运行时

E 层——全栈实战项目(19~29)

模块内容知识标记
19掌柜智库(知识图谱RAG全栈)🔴 核心项目——Neo4j/RRF/Rerank/HyDE
20掌柜问数(Text2SQL Agent)🔴 核心项目
21LLM 技术(SFT/DPO/RLHF/vLLM)🔴 LLM训练与推理
22强化学习(PPO/GRPO/DeepSeek-R1)🟡 前沿理论
23电商小二(Agent对话系统)🔴 有状态对话Agent
24Vibe Coding 实践指南🟡 提效工具
25海外市场融合方案🟡 概念
26多模态代码补充🟡 概念
27知识库评估与优化部署🟡 概念
28舆情分析(多Agent系统)🔴 多Agent架构参考
29DeepAgents 框架🟡 实验框架

第二部分:国外扩展(E01~E02 专题 + 6 学习项目 + 3 Portfolio)

国外扩展分为三层:地基(E01/E02 框架+Tracing/Eval/Guardrails)→ 学习层(P3-P4 读文档学架构,不搭建)→ 展示层(Portfolio ①-③ 完整搭建发 GitHub)。 文件位置:docs/study/国外/

E01 Agent 框架全景与选型决策 🔴 P0

知识点来源重要性
三阵营格局(Lab SDK / 独立框架 / 平台生态)实时搜索验证必须理解
OpenAI Agents SDK(Agent+Handoff+Guardrail三原语)实时搜索验证必须掌握
Claude Agent SDK(MCP深度集成+文件系统+Shell)实时搜索验证必须了解
Google ADK 2.0(四语言+A2A+Graph Workflows)实时搜索验证推荐掌握
CrewAI(角色化多Agent快速原型)实时搜索验证推荐掌握
PydanticAI(类型安全Agent+OTEL原生)实时搜索验证推荐掌握
Mastra(TypeScript全栈Agent)实时搜索验证了解
Microsoft Agent Framework 1.0实时搜索验证了解

E02 Tracing + Eval + Guardrails 三件套 🔴 P0

知识点来源重要性
OpenTelemetry Agent Trace标准实时搜索验证必须掌握
Langfuse 自部署Tracing实时搜索验证必须掌握
Eval三层体系(离线/在线/Trajectory)实时搜索验证生产必做
DeepEval + CI Gate实时搜索验证必须掌握
LLM-as-Judge评估实时搜索验证必须掌握
Guardrails四种类型(输入/输出/工具/行为)实时搜索验证必须掌握
Lakera Guard / NeMo Guardrails实时搜索验证必须了解
Mem0 / pgvector 记忆分层实时搜索验证推荐掌握
ACS(Agent Control Specification)实时搜索验证了解

学习层(只读文档,不搭建)

以下 2 个项目保留为学习文档,覆盖新框架知识。读架构、理解模式,不需要搭建运行。

项目知识点文件位置
P3 跨语言商品上架Agent 🟡 P1Claude Agent SDK + Plan-Executor + DeepL + Playwrightprojects/03_cross_language_listing/
P4 财务对账与合规Agent 🟡 P1CrewAI(多Agent角色化)+ Qdrant + 对账逻辑projects/04_finance_reconciliation/

展示层(Portfolio ①-③,完整搭建 + GitHub + Case Study)

以下 3 个 Portfolio 项目覆盖海外 AI Agent 接单市场需求最旺、客单价最高的三个赛道。每个都需完整搭建、部署上线、写英文 Case Study 发布到 GitHub。

Portfolio市场定位目标客户技术栈参考来源
① 全渠道AI客服Agent 🔴 P0电商客服自动化Shopify/Amazon/Etsy 卖家LangGraph + OpenAI SDK + MCP + pgvector + Mem0 + Langfuse融合 P1+P2+OPC Port①
② 智能文档处理管道 🔴 P0合同审阅自动化律所/金融/咨询Unstructured.io + Qdrant + LangGraph + RAGAS + GPT-5.5OPC Port② 全新
③ 社媒舆情监控Agent 🟡 P1品牌口碑监控营销公司/DTC品牌LangGraph Supervisor+Workers + X/Reddit API + Next.js + SSEOPC Port③ + Ch28 改造

Portfolio ① 全渠道 AI 客服 Agent

维度内容
场景Shopify/Amazon/Etsy 三平台统一客服,自动回复+弃单挽回+退货处理+情绪识别转人工
技术栈LangGraph + OpenAI SDK(Handoff) + MCP Server + pgvector RAG + Mem0 + Langfuse + DeepEval + Lakera
月成本~$50-70/月
竞争对手Zendesk AI($50-150/月) / Gorgias($60+/月) / Klaviyo($299+/月)
文件位置portfolio/01_ai_customer_service/

Portfolio ② 智能文档处理管道

维度内容
场景上传 PDF 合同 → 自动提取关键条款 → 多版本对比 → 生成摘要
技术栈Unstructured.io + Qdrant + LangGraph + RAGAS + GPT-5.5/Claude + Next.js
月成本~$30-50/月
竞争对手Kira Systems(企业版$10K+/年) / LawGeex(按文档收费)
文件位置portfolio/02_document_pipeline/

Portfolio ③ 社媒舆情监控 Agent

维度内容
场景24h 监控品牌关键词 → 情感分析 → 异常预警 → 自动生成日报
技术栈LangGraph Supervisor+Workers + X API v2 + Reddit API + RSS + Next.js + Recharts
月成本~$30-60/月(可 SaaS 化定价 $200-500/月)
竞争对手Brandwatch($2000/月) / Sprout Social($300+/月)
文件位置portfolio/03_social_monitoring/

第三部分:学习层 → 展示层 的关系

学习层(只读文档,理解架构)              展示层(完整搭建,对外展示)
────────────────────────              ──────────────────────
P1 弃单挽回(OpenAI SDK 基础)┐
P2 多平台客服(MCP 协议)    ├──→ Portfolio ① 全渠道AI客服
                              │   (LangGraph + MCP + RAG)

P3 跨语言上架(Claude SDK)──→ 读文档理解即可,不搭建
P4 财务对账(CrewAI)    ──→ 读文档理解即可,不搭建

Ch28 舆情分析(多Agent)    ──→ Portfolio ③ 社媒舆情监控
                              │   (LangGraph Supervisor/Worker)

(全新,无对应学习项目)──────→ Portfolio ② 文档处理管道
                                   (Unstructured.io + RAGAS)

第四部分:技术栈全景图(Mermaid)


第五部分:学习路径规划

学习顺序

Phase 1(基础):尚硅谷 01~09(编程+ML/DL基础)

Phase 2(核心):尚硅谷 14~16(LLM+低代码+LangChain RAG)

Phase 3(Agent核心):尚硅谷 18(LangGraph)+ 国外 E01(框架选型)

Phase 4(项目重点):尚硅谷 19(知识图谱RAG)+ 读 P3(Claude SDK)

Phase 5(生产运维):国外 E02(Tracing+Eval+Guardrails)+ 读 P4(CrewAI)

Phase 6(Portfolio搭建):Portfolio ① 全渠道AI客服(完整搭建+GitHub发布)

Phase 7(Portfolio扩展):Portfolio ② 文档处理 + Portfolio ③ 舆情监控

时间预估

阶段内容时间技术%非技术%
Phase 1-3基础+核心框架+Agent2周80%20%
Phase 4-5项目学习+生产运维2周70%30%
Phase 6Portfolio ① 搭建+发布2周40%60%
Phase 7Portfolio ②③ 搭建4周30%70%
合计≈ 10周55%→30%45%→70%

第六部分:海外对标

能力国内教育覆盖海外企业实践差距
Agent框架选型1个(LangChain/LangGraph)8+(三阵营选择)🔴 大
Eval体系0(RAGAS提了一句名字)必做(DeepEval/Braintrust/CI Gate)🔴 极大
Tracing089%组织已实施🔴 极大
Guardrails0必做(Lakera/ACS)🔴 极大
Memory分层仅CheckpointerMem0/Zep/pgvector🟡 中
Multi-Agent编排仅LangGraph多节点CrewAI+ADK+多个范式🟡 中
生产部署Docker基本Modal/Cloud Run/Vercel🟡 中
成本控制0LiteLLM Gateway/熔断🔴 大

文件索引

位置内容
docs/study/尚硅谷/01~29尚硅谷原始29个模块
docs/study/国外/01_Agent框架全景与选型决策.md专题模块1:框架选型
docs/study/国外/02_Tracing+Eval+Guardrails三件套.md专题模块2:生产运维三件套
docs/study/国外/learnings/03_cross_language_listing/学习项目:跨语言上架(只读)
docs/study/国外/learnings/04_finance_reconciliation/学习项目:财务对账(只读)
docs/study/国外/portfolio/01_ai_customer_service/Portfolio ①:全渠道AI客服Agent
docs/study/国外/portfolio/02_document_pipeline/Portfolio ②:智能文档处理管道
docs/study/国外/portfolio/03_social_monitoring/Portfolio ③:社媒舆情监控Agent
docs/reference/OPC 全球华人圈降维获客与AI Agent落地完整指南.mdOPC主文档(已更新)

OPC 超级个体实战指南