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学AI的这些知识点

记录我和 AI 助手对话过程中沉淀下来的知识点。不追求体系完整，只追求把每一个卡住人的点讲清楚。

  1. 01001｜Agent 不是只会聊天：企业 Agent 的 6 种入口形态很多人对 Agent 的理解停留在聊天机器人+工具调用。但企业里真正值钱的 Agent，入口往往不是对话。
  2. 02002｜设计一个 Agent 的六要素：从需求到系统架构Agent 不是 prompt 越复杂越好，而是要把角色、目标、工具、步骤、约束、输出格式这六件事说清楚。
  3. 03003｜RAG 到底在做什么：从向量检索到 Agent 知识库RAG 不是让 LLM 变聪明，而是给 LLM 一个可控的资料来源。
  4. 04004｜LangGraph 入门：多 Agent 工作流框架LangGraph 是 LangChain 团队出的多 Agent 工作流框架，它把状态、节点、边三件事封装好，让复杂 Agent 系统变得清晰。
  5. 05005｜主流多 Agent 框架对比：LangGraph / CrewAI / AutoGen / LlamaIndexLangGraph、CrewAI、AutoGen、LlamaIndex Workflows 这四个框架各有定位，选错框架会让项目后期很痛苦。
  6. 06006｜Agent Memory 设计：让 Agent 有记性Memory 让 Agent 不只是单次推理，而是能记住上下文、用户偏好和历史事实。短期记忆管一次对话，长期记忆管跨会话。
  7. 07007｜Agent 面试高频问题串讲从基础概念到设计能力、工具调用、记忆、推理、工程落地，把 Agent 面试中最常被问到的问题串一遍。