我有五年的python开发经验，主要是云平台开发，这段时间面试下来发现，整体岗位较少，需要ai开发经验，所以目前也在入门相关的知识，去年学习过langchain框架，所以结合ai开始相关的知识学习。 以下是技能树
一、你现在的优势 & 要补的短板
优势（非常值钱）
- 5 年 Python 开发 = 工程能力成熟
- 后端经验 = API、服务化、并发、数据库、部署你都会
- 这正是企业最缺的 AI Agent 工程师类型 ：会写业务 + 会搭大模型应用 + 能上线
短板（集中补 1～2 个月就能补上）
- LLM 基础原理 & 常用范式（Prompt、RAG、Function Calling）
- Agent 核心架构：规划、记忆、工具调用、反思
- 主流 Agent 框架使用
- 能讲清楚：Agent 到底解决什么问题
二、必须掌握的核心技能（按优先级）
1. LLM 基础（必学）
- 提示词工程（Prompt Engineering）
- 上下文管理、Temperature、Top_p 等参数
- 结构化输出（JSON/Markdown）
- 常见基座：GPT-3.5/4、Qwen、GLM、DeepSeek 等
2. Agent 核心四件套
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工具调用（Function Calling）
- 让 LLM 决定什么时候调什么接口
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记忆（Memory）
- 短期记忆、长期记忆、向量记忆
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规划（Planning）
- 思路：任务拆解 → 执行 → 反思
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RAG（检索增强生成）
- 给 Agent 外挂知识库，不胡说
3. 主流框架（选 1～2 个精通即可）
- LangGraph / LangChain（最通用，面试必问）
- AutoGPT 系思想
- Dify / Coze（低代码，但能快速做项目）
你是后端，优先 LangGraph，最贴近工程。
4. 工程能力（你本来就强，稍微包装）
- FastAPI / Flask 封装 Agent 服务
- 对接数据库、Redis 做记忆
- Docker 部署
- 简单向量数据库：Chroma / FAISS
三、项目准备：3 个就够，直接写进简历
不求多，只求：能讲清楚架构、难点、优化。
项目 1：个人智能助手 Agent（最简单、最通用）
功能：
- 聊天 + 任务规划
- 工具调用：查天气、查时间、发邮件、调用 API
- 记忆上下文
技术栈：
- Python + FastAPI
- 大模型（OpenAI / 通义千问 / 豆包 API）
- LangGraph 做流程
亮点：
- 你可以强调：可扩展、可插拔工具体系
项目 2：RAG + 企业知识库 Agent（面试超级加分）
功能：
- 上传文档 → 解析 → 向量化 → 检索 → 回答
- 支持：PDF/Word/Markdown
技术栈：
- LangChain + Chroma/FAISS
- 文本分段、Embedding 模型
- 重排（Rerank）优化
亮点：
- 能讲清楚：幻觉怎么降低、召回率怎么提升
项目 3：自动化工作流 Agent（最像真实业务）
比如：
- 自动爬虫 → 数据清洗 → 总结 → 生成报告 → 发邮件
- 或：自动代码审查 Agent
技术栈：
- 调度 + 工具链 + LLM 决策
- 异步、重试、日志
亮点：
- 突出工程稳定性、错误处理、可观测性
这三个项目，完全匹配你 5 年后端背景 ，面试官会觉得：这人能直接上手写生产级 Agent。
四、面试怎么准备（高频题直接给你）
1. 概念类（必问）
- 什么是 AI Agent？和普通 LLM 应用区别？
- Agent 的核心组件有哪些？
- Function Calling 原理？
- RAG 工作流程？
- 怎么解决 LLM 幻觉？
2. 架构类（你优势区）
- 如何设计一个可扩展的 Agent 系统？
- 多轮对话记忆怎么存、怎么删、怎么优化？
- 工具调用失败怎么重试？
- 如何做日志、监控、告警？
3. 工程类（直接吊打应届生）
- 如何用 FastAPI 封装 Agent？
- 并发请求怎么处理？
- Docker 怎么部署？
- 怎么做配置管理、环境隔离？
4. 代码现场题（高频）
- 写一个简单的 Function Calling Prompt
- 实现一个简单的记忆类
- 写一个 RAG 检索流程
五、简历怎么写（直接套模板）
标题：Python 后端工程师 | AI Agent 开发 | LLM 应用开发
项目描述模板：
- 基于 LangGraph + 大模型 开发可插拔智能 Agent，支持 N 种工具调用
- 设计 上下文记忆机制，降低多轮对话幻觉
- 使用 RAG 构建私有知识库，提升回答准确率
- 使用 FastAPI + Docker 完成服务化部署
技能栏写上：
- LLM / Agent / Function Calling / RAG / LangChain / LangGraph
- Python / FastAPI / Redis / PostgreSQL / Docker
六、给你一个 2 个月冲刺计划
- 第 1 周：LLM + Prompt + Function Calling
- 第 2 周：RAG 原理 + 实践
- 第 3～4 周：LangGraph + 做项目 1、2
- 第 5～7 周：做项目 3 + 整理面试题
- 第 8 周：改简历 + 海投 + 模拟面试