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AI Agent 知识体系大全

生成日期：2026-05-09
定位：面向工程实践的 AI Agent 系统知识库。

1. 这个知识库是什么​

这不是一篇“AI Agent 是什么”的入门文章，而是一套用于学习、设计、实现、评估、上线 AI Agent 系统的工程知识库。

它覆盖：

  • Agent 基础理论与边界。
  • Agent 架构模式与规划推理。
  • 工具调用、Function Calling、MCP。
  • 记忆系统、RAG、知识库。
  • 多 Agent 协作。
  • 工程化、部署、成本、失败恢复。
  • 评测、可观测性、生产运维。
  • 安全、权限、治理、合规。
  • 主流框架与平台生态。
  • 经典论文与权威资料。
  • 行业方案与从零实战项目。

2. 推荐阅读路径​

路径 A：从零系统学习​

  1. 00-总览与学习路径/
  2. 01-Agent基础理论/
  3. 02-Agent核心架构/
  4. 04-工具调用体系/
  5. 05-记忆系统/
  6. 06-RAG与知识系统/
  7. 09-Agent工程化/
  8. 10-Agent评测体系/
  9. 12-安全与治理/

路径 B：准备做真实项目​

  1. 00-总览与学习路径/AI-Agent全景图.md
  2. 02-Agent核心架构/README.md
  3. 04-工具调用体系/工具设计检查清单.md
  4. 09-Agent工程化/生产上线清单.md
  5. 10-Agent评测体系/Agent评测总览.md
  6. 12-安全与治理/上线安全检查清单.md
  7. 16-从零实战项目/

路径 C：研究框架和生态​

  1. 03-模型与推理能力/
  2. 13-主流框架与平台/
  3. 14-经典论文与方法/
  4. 99-权威资料索引/

3. 知识库目录​

目录主题
00-项目控制台/项目目标、写作规范、资料标准、分工和验收清单
00-总览与学习路径/全景图、学习路线、Agent 与相邻概念的区别
01-Agent基础理论/Agent 定义、Agent loop、ReAct、Reflection、人类在环
02-Agent核心架构/单 Agent、Planner-Executor、Router、Supervisor、Workflow-Agent
03-模型与推理能力/模型选择、上下文管理、推理模型、多模型路由
04-工具调用体系/Tool Calling、Function Calling、MCP、工具安全
05-记忆系统/短期记忆、长期记忆、用户画像、记忆写入和遗忘
06-RAG与知识系统/检索、rerank、Graph RAG、引用与可追溯性
07-规划与任务分解/Task decomposition、Plan-and-Execute、ToT、状态机、任务恢复
08-多Agent系统/多 Agent 架构、角色、通信、冲突、评测
09-Agent工程化/状态、会话、队列、幂等、缓存、部署、成本控制
10-Agent评测体系/离线评测、在线评测、工具调用准确率、轨迹评测
11-可观测性与运维/日志、trace、span、成本监控、异常告警、生产仪表盘
12-安全与治理/Prompt injection、数据外泄、权限、沙箱、人类审批、合规
13-主流框架与平台/OpenAI、Anthropic、LangGraph、LlamaIndex、AutoGen、CrewAI 等
14-经典论文与方法/ReAct、Toolformer、Reflexion、Voyager、Generative Agents 等
15-行业应用方案/代码、数据分析、客服、销售、研究、运维、个人助理 Agent
16-从零实战项目/可落地项目方案与架构设计
99-权威资料索引/官方文档、论文、开源项目、安全资料、术语表

4. 使用建议​

  • 先看总览，再按项目需要进入专题。
  • 不要默认所有问题都需要 Agent；很多场景用 deterministic workflow 更稳。
  • 所有涉及工具调用、数据访问、写操作的 Agent 设计，都必须同时阅读评测和安全章节。
  • 涉及最新平台能力时，以文件中的官方链接和核对日期为准。

5. 当前状态​

本知识库正在生成中。项目控制台位于：

00-项目控制台（未发布：./00-项目控制台/）