AI 大模型工程师完整学习目录

第一篇：基础篇

1. 课程引入

2. AI 大模型前期必须课

3. 大模型理论基础

4. AI 大模型提示词工程深入实战

第二篇：算法篇

1. 程序员的数学

2. 线性回归算法

3. 线性分类

4. 深度学习基础

第三篇：模型篇

1. Hugging Face 实战项目

2. DeepSeek 系列模型解析与微调实战

3. 大模型模型训练与微调

4. 大模型推理与应用

第四篇：RAG 篇

1. RAG 基础理论

2. RAG 企业知识库项目

3. 企业级知识库构建

4. 文档解析与处理

5. Embedding 与向量检索

6. 知识库检索与问答

第五篇：AI 应用篇

1. 基于 AI 大模型开发问答系统

2. 基于大模型的智能翻译助手

3. TEXT2SQL + Qwen3 大模型项目实战

4. 携程 AI 智能助手项目

第六篇：Agent 篇

1. Agent 基础

2. Agent Loop

3. Loop Engineering

4. DeepAgent

5. Skills

6. DeepAgent 和 Skills 架构深度解析

7. Agent 工具调用

8. Agent 记忆

9. Agent 规划与执行

10. Agent 多步骤任务处理

第七篇：Agent 工程化篇

1. Agent 可观测性

2. Agent Trace

3. Agent 评估

4. 基于 Langfuse 的智能体评估平台实战

5. Agent 性能优化

6. Agent 可靠性与异常处理

第八篇：Harness 篇

1. Agent Harness 基础

2. Harness 架构

3. Harness Runtime

4. Agent Loop 与 Harness

5. Tools / Skills / Plugins

6. DeepSeek Harness 源码精读

7. Harness 插件实战

第九篇：综合实战篇

1. RAG 企业知识库

2. TEXT2SQL 智能数据分析

3. AI 智能问答

4. AI 智能翻译

5. AI 智能助手

6. DeepAgent + Skills

7. Agent Loop 工程化

8. Agent 评估平台

9. Harness 插件开发

10. Coding Agent / AI 编程助手