一、整体介绍
二、模型训练 & 推理
学习路径，可以先学深度学习快速入门 & Transformer 详解，再从零到一构建一个LLM，在了解推理，之后自行探索推理的进阶方向
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| 序号 | 课程名称 | 时长 | 链接 | 备注 |
| 1 | 李宏毅深度学习基础 | - | Bilibili | 课后自己学 |
| 2 | 吴恩达深度学习基础 | - | Bilibili | 课后自己学 |
| 3 | 深度学习快速入门 & Transformer 详解 | - | Bilibili | 建议快速学习作为团队的第一节课 |
| 4 | 斯坦福 CS224N：深度学习与自然语言处理 | 27h | Bilibili | 长课程，适合深入学习的理论和实战经典 |
| 5 | 从零构建一个 LLM（书籍+视频） | 约20集 | 视频 / 书籍 | 建议学习，理论加实战 |
| 6 | 从零构架一个多模态大模型 | 约5h | Bilibili | 一般建议，体系化较弱 |
进阶部分:
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| 方向 | 内容 |
| PEFT | - |
| 剪枝技术 | - |
| 量化技术 | - |
| 知识蒸馏 | - |
| 模型推理加速 | nana-vllm 代码学习（VLLM 推理引擎简化版本，适合学习） |
| 大模型推理知识 | 大模型推理整体知识1h视频教学 |
三、agent系统构建
建议路径：先一块学习微软 AI Agent for Beginners，然后进行Anthropic Agent 最佳实践系列文章（15篇）内容学习，之后进行Hello Agents的实践
基础入门课程
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| 课程名称 | 时长 | 链接 |
| 李宏毅 AI Agent 课程 | 36h | Bilibili |
| 吴恩达 Agent 课程 | 6h | Bilibili |
| 微软 AI Agent for Beginners | 2h | Bilibili / GitHub |
| HuggingFace Agent实践课程 | - | HuggingFace |
进阶方向
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| 资源 | 链接 | |
| Hello Agents（实践） | Datawhale出版的《从零开始构建智能体》GitHub | |
| Agentic Design Patterns 中文资料 | GitHub | |
| Claude 官方教程 | Claude Tutorials | |
| AI 工具提效 | Claude API 实战 | Anthropic Skilljar / GitHub |
| Anthropic Agent 最佳实践系列 | 按架构 -> 工具 -> 上下文 -> 协作 -> 评测的顺序研读 | |
Anthropic Agent 最佳实践系列文章（15篇）：
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| # | 模块 | 文章 | 核心价值 |
| 1 | 基础架构 | Building effective agents | Agent 架构入门：ReAct、Tool Use、Planning |
| 2 | 基础架构 | Building agents with the Claude Agent SDK | 实战入门，快速上手 |
| 3 | 工具扩展 | Introducing advanced tool use | 工具调用的进阶技巧 |
| 4 | 工具扩展 | Writing effective tools for agents | 工具设计原则和最佳实践 |
| 5 | 工具扩展 | The "think" tool | 复杂推理场景的关键技巧 |
| 6 | 工具扩展 | Equipping agents with Agent Skills | 技能封装与复用 |
| 7 | 上下文管理 | Effective context engineering for AI agents | 长对话、多轮任务的关键 |
| 8 | 上下文管理 | Introducing Contextual Retrieval | 检索增强的新范式 |
| 9 | 多Agent协作 | Effective harnesses for long-running agents | 任务中断恢复、状态持久化 |
| 10 | 多Agent协作 | How we built our multi-agent research system | 多 Agent 架构设计 |
| 11 | 多Agent协作 | Code execution with MCP | Agent 执行环境设计 |
| 12 | 评测与工程化 | Demystifying evals for AI agents | 评测体系设计 |
| 13 | 评测与工程化 | Beyond permission prompts: Claude Code sandboxing | 安全与自主性的平衡 |
| 14 | 评测与工程化 | Claude Code: Best practices for agentic coding | Coding Agent 的工程经验 |
| 15 | 评测与工程化 | A postmortem of three recent issues | 从失败中学习 |
四、推荐学习资源
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| 资源名称 | 说明 | 链接 |
| Learn Claude Code | 从零到1构建迷你 Claude Code，具备工具调用、规划、子 Agent、任务系统、异步后台任务、多 Agent 协作、任务隔离等能力 | 教程 / GitHub |
| Claw0 | 从 while 循环开始，逐章节构建生产级 AI Agent 网关（10章节，约7000行Python） | GitHub |
| OpenClaw 原理解析 | Inside OpenClaw: How a Persistent AI Agent Actually Works | Blog1 / Blog2 |
| Agentic Design Patterns | Agentic 设计模式 | GitHub / 论文 |
| 500 AI Agents Projects | 涵盖超过500个AI Agent落地案例的超级目录（18k+ Star） | GitHub |
五、学习资源平台汇总
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| 平台 | 链接入口 | 特点 |
| DeepLearning.AI | learn.deeplearning.ai | 吴恩达系列课程 |
| Claude 官方 | claude.com/resources/tutorials | Anthropic 官方教程 |
| 慕课网 | imooc.com | 中文编程课程 |
| NVIDIA | courses.nvidia.com | 深度学习、CUDA |
| 微软/GitHub | ai-agents-for-beginners | Agent 入门开源课程 |
| LangChain | academy.langchain.com | LangChain 官方学院 |