产品经理学Agent直接上飞书就行!

第一阶段（第1个月）：打基础，能跑通 学什么：Python基础、LangChain或LlamaIndex的核心API、提示词工程、RAG基本流程。 怎么学：别死磕语法。直接装好环境，去GitHub找个5k星以上的RAG项目，照着README跑通。跑通后，把里头的retriever和llm调用换成你自己的API key，改改prompt模板，看输出怎么变。这个阶段的目标是能搭出一个能对话、能查资料的Bot，哪怕全是调包。 第二阶段（第2-3个月）：懂机制，会调优 学什么：ReAct、Plan-and-Execute等推理框架；工具调用（Function Calling）的底层逻辑；向量检索的召回优化；简单的评估体系。 怎么学：用LangGraph或AutoGen重写你第一阶段的项目，把硬编码的链改成带循环的Agent。重点折腾两件事：一是给Agent加3-5个不同工具（搜索、计算、数据库），看它怎么选；二是构造20条“刁难”问题（比如缺条件、多步推理），手动调prompt让准确率从60%提到80%。每天花15分钟读一篇Arxiv上的Agent相关最新论文的摘要，只抓核心思想，不抠公式。 第三阶段（第4个月）：钻纵深，做落地 学什么：多智能体协作（比如角色分工）、长期记忆管理、成本与延迟优化、特定领域的评估闭环（如金融、医疗）。 怎么学：选一个垂直场景（比如自动处理邮件客服），设计3个不同角色的子Agent（接收员、查询员、回复员）。重点监控每次调用的token消耗和延迟，把总成本压到可接受范围。然后搭建一个持续反馈管道——把线上bad case每天回收，自动生成测试用例，逼你的Agent迭代进化。这个阶段要开始看源码，选一个轻量级框架（如SmolAgents），把它的执行循环源码通读一遍，自己写个简化版。 最关键的心态： 别一次性学完所有工具，用哪个学哪个 第一个月别碰数学和底层原理，那是第二阶段之后的事 每周必须有个“能跑的东西”，哪怕只是改了一行prompt 遇到论文里不懂的术语，直接去问大模型，让它用白话解释 Agent学习是“做出来再理解”的过程。先跑通，再调优，最后深挖。 #agent #agent项目 #agent教程 #Agent教程 #agent学习 #ai产品经理 #0基础转行ai产品经理 #ai产品经理