从零开始学习AI Agent的实战路线图

我叫老王,写代码的年头到今天刚好九年。前七年都在跟 Spring Boot、React、Vue、MySQL、Node.js、Python 这些东西较劲,标准的增删改查熟练工。大概两年前,ChatGPT 出来之后我开始折腾 AI,一开始只是调接口做个聊天机器人,后来看到 AutoGPT 那个东西自己在命令行里搜网页、写文件、还给自己分配任务,说实话,那一瞬间我感觉自己学了七年的编程方法论被什么东西撞了一下腰。

我花了两个通宵去跑 AutoGPT 的代码,结果很惨烈。API 费用烧了大几十美元,它经常陷入死循环,要么 JSON 解析失败,要么调用了一个不存在的工具然后原地发呆。我盯着满屏的 error log,脑子里只有一个念头:我必须从零开始,一行一行把它写出来,不然我永远不知道这东西到底是怎么转起来的。

后来我关掉所有现成的框架,建了一个空文件夹,取名 manus-agent(那时候还没人用 Manus 这个名字,我就是觉得这词儿有"手"的意思,Agent 本来就应该能动手干活)。我给自己定了个死规矩:每加一个功能之前,必须先弄明白它为什么会出现在那里,以及它坏了该怎么修。

这个专栏,就是把我从那个空文件夹开始,一直到现在做出一个能跑在生产环境、支持多 Agent 协作、有完整前端面板的智能体系统,整个过程完整地拆开揉碎了,带你重新走一遍。你不是在学一个黑盒框架,你是在和我一起,一行一行把这个系统给造出来。

我画了一张图,就是这个专栏的完整学习路线。你先花两分钟把它看明白,后面的199篇文章你会一直知道自己在什么位置,在往哪个方向走。

你可以把这个图存下来,以后每次不知道今天该干啥的时候,就翻出来看一眼。

在这个专栏的前20篇,我会带着你在空文件夹里用 TypeScript 搭一个 Node.js 项目,接上 OpenAI 的 API,写一个最简陋的 while循环:接收用户输入,送给 LLM,拿到回复,如果有工具调用就执行工具再把结果喂回去。就这一个循环,我们就会手写工具描述解析、工具路由、多轮对话记忆、会话持久化。第20篇结束的时候,你电脑上会跑着一个命令行版的 Agent,它能跟你聊天,也能查天气。

能跑起来只是第一步。接下来你要面对的是:同一个问题怎么不重复调 API(缓存)、长任务怎么不让用户干等(队列)、对话历史怎么记得住又读得快(向量数据库)、怎么保证 API 不被人刷爆(限流和鉴权)。

这些就是后端基建。我们会从安装 Redis 开始,一路搞到 OpenTelemetry 分布式追踪和 k6 压力测试。这个阶段结束,你的 Agent 就不再是一个玩具脚本,而是一个扛得住折腾的后端服务。

从第71篇开始,我们会引入多 Agent 协作。我会带着你用 XState 状态机来控制任务分发,让搜索 Agent、代码 Agent、评审 Agent 各司其职。第一次看到三个 Agent 同时干活最后汇总出一个漂亮的结果时,你大概率会跟我一样,对着屏幕傻笑。

这个专栏的最后4篇,我会教你怎么写产品文档、怎么搭建在线演示环境、怎么写一份让面试官眼睛发光的复盘报告。说实话,这套流程我自己走了一遍之后,简历上的项目描述完全换了个档次。

你可能注意到了,这199篇的路线图里,我一句都没提"前端岗位"或者"后端岗位"。因为 Agent 开发这件事,天然就是全栈的。你既要懂后端怎么高效调用模型、管理上下文,也要懂前端怎么把 Agent 的思考过程展现给用户。不管你之前是做哪块的,跟着这个专栏走完,你就是一个能独当一面的 Agent 全栈开发者。

最后说句掏心窝子的话。这两年我越来越觉得,Agent 不是什么高不可攀的技术,它更像是一套工程方法论。你需要的不是一个魔法师带你飞,而是一个扛过锄头、挖过坑的工头,告诉你哪里石头硬,哪里水太深。

我就是那个工头。我是老王,咱们专栏里见。

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