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想进入AI工程领域？这张路线图覆盖了从Python基础到多智能体系统的核心方向，还推荐了优质学习资源～
1. Python：AI工程的"基建语言"
推荐资源：哈佛大学CS50p、Andrew Ng在Coursera的《AI Python》。
作用：AI工程的几乎所有工具（框架、库）都基于Python，扎实的Python基础是入门第一步。
2. 机器学习数学：算法的"底层逻辑"
核心内容：概率、统计、线性代数。
推荐资源：Khan Academy（可汗学院）的YouTube播放列表。
作用：理解机器学习算法（如神经网络、大模型）的数学原理，才能不"盲目调包"。
3. 大语言模型（LLM）基础：AI的"核心组件"
推荐资源：3Blue1Brown的"神经网络"系列视频。
作用：LLM是当前AI最核心的技术之一，先搞懂"神经网络如何工作"，再深入LLM更轻松。
4. LLM研究：前沿技术的"探索"
推荐资源：Andrej Karpathy的Makemore系列（讲解从0构建大模型的思路）。
作用：从"用LLM"到"理解LLM如何被打造"，适合想深入研究大模型的同学。
5. AI智能体（Agents）：AI的"自主应用"
推荐资源：Anthropic的《Building Effective Agents》。
作用：智能体是AI落地的热门方向（能自主完成任务），学习如何构建高效智能体是核心技能。
6. 应用AI：多智能体系统实战
推荐资源：用CrewAI构建多智能体系统。
作用：从"单智能体"到"多智能体协作"，是AI工程落地的进阶场景（比如智能体团队分工完成复杂任务）。
7. AI协议：系统间的"交互规则"
核心方向：MCP（多客户端协议）、A2A（智能体间通信）、AG-UI（智能体与界面交互）。
作用：AI系统不是孤立的，协议是智能体、系统之间"高效对话"的规则。
8. 书籍：系统化的知识沉淀
推荐书目：《AI Engineering》《AI Agents Guidebook》《MCP Guidebook》。
作用：书籍能提供更体系化的知识，帮你把零散的学习点串成"知识网"。
AI工程的学习逻辑是"从基础工具（Python）→ 核心技术（LLM、智能体）→ 系统协作（协议、多智能体）"，跟着这个路线逐步深入，能更高效地搭建知识体系～
学习资源推荐
如果你想更深入地学习大模型，以下是一些非常有价值的学习资源，这些资源将帮助你从不同角度学习大模型，提升你的实践能力。
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