当前时间： 2026-04-20 21:17:35
更新时间： 2026-04-20
分类：软件教程
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AI应用开发/agent开发 学习路线分享
来分享下本人的学习路线，先叠甲，本人非科班底子比较薄，因此本路线适合和我一样的uu参考。
简历项目排在第一当然是重中之重，大部分面试官的所有提问都是基于你的简历项目展开的，因此对自己的项目一定要足够了解！写在简历上的每个指标的获取方式一定要足够清楚！以下推荐一些适合入门的开源项目，适合零基础的uu入门:
GitHub – datawhalechina/hello-agents
GitHub – datawhalechina/all-in-rag
GitHub – shareAI-lab/claw0
而有一定底子，想要更进一步的uu，本人暂时确实还没发现特别完善的开源项目，因此建议在此基础上参考
Claude code或者openclaw，结合gpt帮助，搭建自己的harness，针对项目场景设计好各种业务流转逻辑和兜底策略。盲猜各种项目应该很快会像雨后春笋一样出来，也可以一边学一边蹲蹲，后边我有看到的话也可以贴出来给大家参考。
Tips:个人建议有条件的uu一定要先去刷一段实习！哪怕时间短，哪怕中小厂，做的是正经工作就可以！边做边学的效率是最高的！
一定至少要刷两遍！两遍！！两遍！！！不然实际面试容易因为脑子卡壳出错，手撕不出来就直接GG[完啦R]第一遍可以先看up 灵茶山艾府 的基础算法精讲系列视频打基础（灵神牛逼，我的神），再开始刷Hot100，做不出来直接看灵茶山的配套题解，尽快过第一遍，这样再碰到原题脑子里就会有印象了。第二遍可以有优先级地刷，因为实际面试时都是acm模式，即自己构造输入输出，而二叉树、链表的构造相对较为繁琐，本人发现考察不多（勿喷，有空当然都要准备[完啦R]），因此可以优先刷以下内容：哈希、双指针、滑动窗口、子串、普通数组、回溯、动态规划、多维动态规划。
（1）赶时间的话hard题可以先搁置，面试碰上了反正也凶多吉少[完啦R]毕竟还有可能出hot100外的hard题呢，这样可以效率最大化。
（2）平常刷题不需要用acm模式，直接在力扣刷就行，面试前再了解怎么构造输入输出就行，问问gpt怎么写然后自己在vscode试试就可以了。
由于是开发岗不是算法岗，这部分内容的实际考察不会特别深入，但是简单的了解是要有的。例如最少了解Transformer的网络结构、损失函数的计算形式和简单原理、推理阶段或训练阶段的显存消耗估算等。在这里安利宝藏up:飞天闪客、凶猛肱二头、费曼学徒冬瓜、小白debug，感谢他们的付出[完啦R]
具体包括RAG相关、Langgraph等开发框架相关、React等agent范式、MCP/Fuction Calling/Skill等概念、SFT/DPO/RLHF后训练方法、Memory模块设计……这部分内容主打的就是又多又松散，主包在初期也感觉无从下手[完啦R]因此自己专门建立了一个文档积累相关八股，学一点记一点，时间长了就会有自己的积累了，另外一个办法是围绕自己的项目进行延伸，用到了哪些技术栈就去深挖这个技术栈的知识点。以下还是推荐两个渠道。一个是小林coding网站新上的agent面试题专题，另一个是github开源教程。 GitHub – bcefghj/ai-agent-interview-guide
打这儿开始进入零基础的痛苦区间了[完啦R]主包非科班，因此这些计算机课程也花了相当长时间理解和整理。推荐教程依然是小林coding的图解网络（小林我的神）。本人觉得重点考察内容大概包括:TCP和UDP的区别、三次握手/四次挥手、TCP如何实现可靠传输、HTTPS和HTTP的区别、HTTP1.1/2.0/3.0的演进等
重点考察进程，线程与协程的区别、进程调度算法、进程通信方式、死锁发生条件等 （5）后端中间件 本人涉及的后端中间件包括MySQL、Redis、Kafka、Fatapi。因为主包之前学过一段时间Java后端开发，因此有一丢丢使用经验。八股的话仍然小林coding（三杀），但是本人非常建议一定要实际上手去用，因为只要你敢写到简历上，面试官就敢往深了问（骗你的，不写也问[完啦R]）。
最后也需要简单准备下常用的开发语言的八股，主包是Python和Java，实际考察不会特别难，因此放在最后了。
写在最后:AI应用开发是一个需要持续学习的岗位，基本上是日新月异，主包也在持续学习！
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✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑
✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架（LangChain等）实操
✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用
✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代
✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经
以上6大模块，看似清晰好上手，实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透！
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