从零学习 AI Agent，先学原理还是直接上框架？
最近想学习 AI Agent 开发，希望可以写出简单的 Agent 产品，可以独立运行，而不只是简单调用大模型 API 做一个聊天页面。
我的基础偏全栈，目前对 Agent 开发基本是零基础，不了解具体的实现原理、技术栈和工程实践，目前使用过各种热门 Agent 但是只是使用。
现在主要有几个困惑：
1. 比较合理的学习顺序是什么？
2. 应该先用原生大模型 API 实现一个简单 Agent，还是直接学习 Agent 框架？开发 Agent 应该不需要区分语言？
3. Function Calling、MCP、RAG、记忆、工作流等概念应该按照什么顺序学习？
4. 有哪些适合新手的实战项目，可以从简单调用工具逐步做到完整应用？
5. 目前有哪些值得学习的框架、开源项目、课程或文章？
我现在的初步想法，是先做一个能够调用几个外部 API、完成简单任务的助手，再逐渐增加搜索、知识库、任务步骤和执行状态展示等功能。
想请有 Agent 实际开发经验的朋友分享一下学习路线和踩坑经验。
感谢。
---
原文链接：[点击查看](https://www.v2ex.com/t/1231212)
我的基础偏全栈，目前对 Agent 开发基本是零基础，不了解具体的实现原理、技术栈和工程实践，目前使用过各种热门 Agent 但是只是使用。
现在主要有几个困惑：
1. 比较合理的学习顺序是什么？
2. 应该先用原生大模型 API 实现一个简单 Agent，还是直接学习 Agent 框架？开发 Agent 应该不需要区分语言？
3. Function Calling、MCP、RAG、记忆、工作流等概念应该按照什么顺序学习？
4. 有哪些适合新手的实战项目，可以从简单调用工具逐步做到完整应用？
5. 目前有哪些值得学习的框架、开源项目、课程或文章？
我现在的初步想法，是先做一个能够调用几个外部 API、完成简单任务的助手，再逐渐增加搜索、知识库、任务步骤和执行状态展示等功能。
想请有 Agent 实际开发经验的朋友分享一下学习路线和踩坑经验。
感谢。
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原文链接：[点击查看](https://www.v2ex.com/t/1231212)
现在最稳的做法其实是纯手搓。核心要考虑的是：用的大模型支不支持 Function Calling、状态存在哪几张表、断流了怎么接上。
代码架构大概分为：基础层（校验/沙箱/零依赖纯函数） -> 工具层（schema 定义+调度+幂等） -> 循环层（内循环几十行代码+外循环状态机）。
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1. 其实没固定的先后顺序，Agent 的核心本质就是 ReAct 那篇论文，建议去读一下。
2. 现在圈内主流风向其实是“反框架”的。
4. 也没啥固定顺序，这些只是不同的能力组件。就像问先学走路还是先学说话一样，齐头并进就行。
5. OpenCode 这个项目可以看看。
6. 框架方面大家现在都半斤八两，因为 Agent 本身就缺乏客观的评价体系，全凭主观输入加主观引擎，最后得到主观结果。
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https://learn.shareai.run/zh/
https://walkinglabs.github.io/learn-harness-engineering/zh/
https://bojieli.github.io/ai-agent-book/
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