给我一个求职导向的agent从零开始的学习路线

回复 群友 求职导向最大的误区是把学习路线当成地图，从头摊开全学一遍。实际路径要反过来，先盯住你要投的岗位 JD，从 JD 倒推该学什么。所以下面按“能写进简历、能在面试里讲清楚”来铺。 第一阶段，先不要碰 Agent 框架。先把 LLM 调用的底层搞懂：API 怎么调、流式输出、function calling 的 schema 长什么样、token 怎么算钱、上下文窗口超了怎么处理。这些不熟，后面写出来的东西全是黑盒。一周时间，动手把同一个需求用裸 API 和框架各写一遍，对比差异。 第二阶段是 Agent 的核心机制：ReAct 循环、工具调用、错误重试、状态管理。关键是亲手写一个不带框架的 mini agent，几十行那种，能读文件、能调 API、能根据结果决定下一步。写完你就明白框架在帮你干什么了。这一步建议配着读文档而不是视频。 第三阶段是工程化，这是拉开差距的地方。上下文怎么压缩、长任务怎么保持不丢、怎么记录每一步的轨迹，这些都是求职时的硬通货。 第四阶段才是框架和产品化：LangGraph、MCP、RAG 的检索策略、eval 怎么做。eval 这块尤其值得花时间，因为大部分候选人讲不清楚“你怎么知道你的 Agent 变好了”。 第五阶段做一到两个真实项目。注意是一到两个，不是五个。挑一个你真会用的场景，把完整链路走通——有真实输入、有失败案例、有你自己改进的记录。面试时能讲“我第一版什么样，哪里崩了，怎么改的”，比讲三个 demo 强得多。 关于简历怎么写：把项目写成“做了什么导致什么结果”，量化要真。别写“负责 Agent 开发”，写“把 XX 任务的失败率从 40% 降到 12%，方法是加了工具调用前的参数校验和失败重试”。 还有一个建议：多收集 badcase。自己用起来，遇到不对劲就记下来，慢慢这些 badcase 就攒成你自己的评测集了，这比一上来搭一套评测框架有用得多。 要不要我先帮你看看你打算投什么方向的岗位？后端转 Agent 和算法转 Agent 侧重点不太一样。