快到2026啦 必须掌握的AI智能体全栈技术！
AI智能体路线图 非常全面地整理了当前构建生产级AI Agent所需的全部技术栈和学习路径-
1. 编程语言
•  必学：Python
•  可选：Java、TypeScript、Shell/Bash
2. 核心编程与Prompt能力
•  脚本自动化、API调用（HTTP/JSON）、文件处理、异步编程、Web Scraping
•  Prompt工程、CoT（思维链）、ToT（思维树）、ReAct、Reflexion、自我循环与重试、任务规划Prompt、角色Prompt、多Agent Prompt等高级Prompt技巧
3. AI Agent基础理论
•  自主性vs代理性、Agent架构（ReAct、CAMEL、AutoGPT、BabyAGI、MetaGPT等）
•  目标分解、任务规划、决策策略、行动规划、MCP协议、多Agent协作、自省与反馈循环
4. 大模型与API
•  OpenAI（GPT-4o、o1系列）、Claude、Gemini、Mistral、Llama系列、DeepSeek、Qwen等
•  必须掌握：API认证、Rate Limiting、Function/Tool Calling、工具调用、Output Parsing结构化输出、Prompt Chaining
5. 工具使用与集成
•  系统工具、内存管理、外部API调用、文件读写、Python执行、搜索与信息检索、网页浏览、代码解释器等
6. 主流Agent框架（2025版
•  LangChain、AutoGen、CrewAI、Flowise、AgentOps、Haystack、LlamaIndex、Superagent、Semantic Kernel等
7. 编排与自动化
•  n8n、Make.com、Zapier、LangGraph等工作流工具，DAG管理、事件触发、条件分支、循环等
8. 记忆管理
•  短期记忆、长期记忆、情景记忆、向量数据库（Pinecone、Weaviate、Chroma、FAISS等）
9. 知识库与RAG
•  RAG核心技术、Embedding模型、自定义数据加载、文档索引、查询优化、混合搜索
10. 部署与托管
•  API部署、无服务器函数、Docker、Kubernetes、RestAPI/Streamlit/Gradio界面