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adongwanai
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docs: fill agent guide gaps with project resources
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‎README.md‎

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[![1764666915027.png](https://free.picui.cn/free/2025/12/02/692eadf2be3ac.png)](https://free.picui.cn/free/2025/12/02/692eadf2be3ac.png)
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<div align="center">
5-
<img src="https://img.shields.io/badge/Agent-开发指南-blue?style=for-the-badge" alt="Agent开发指南">
6-
<img src="https://img.shields.io/badge/面试-求职导向-green?style=for-the-badge" alt="求职导向">
7-
<img src="https://img.shields.io/badge/项目-完全开源-orange?style=for-the-badge" alt="完全开源">
5+
<img src="https://img.shields.io/badge/Agent-%E5%BC%80%E5%8F%91%E6%8C%87%E5%8D%97-blue.svg?style=for-the-badge" alt="Agent开发指南">
6+
<img src="https://img.shields.io/badge/%E9%9D%A2%E8%AF%95-%E6%B1%82%E8%81%8C%E5%AF%BC%E5%90%91-green.svg?style=for-the-badge" alt="求职导向">
7+
<img src="https://img.shields.io/badge/%E9%A1%B9%E7%9B%AE-%E5%AE%8C%E5%85%A8%E5%BC%80%E6%BA%90-orange.svg?style=for-the-badge" alt="完全开源">
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<a href="https://github.com/adongwanai/AgentGuide">
12-
<img src="https://img.shields.io/github/stars/adongwanai/AgentGuide?style=social" alt="stars">
12+
<img src="https://img.shields.io/github/stars/adongwanai/AgentGuide.svg?style=for-the-badge&logo=github&label=Stars" alt="GitHub stars">
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<a href="https://github.com/adongwanai/AgentGuide/network/members">
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<img src="https://img.shields.io/github/forks/adongwanai/AgentGuide?style=social" alt="forks">
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<img src="https://img.shields.io/github/forks/adongwanai/AgentGuide.svg?style=for-the-badge&logo=github&label=Forks" alt="GitHub forks">
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<br/>
@@ -39,95 +39,12 @@
3939
>
4040
> 💪 **AgentGuide 的独特价值**：不是简单的资源堆砌，而是**系统化 + 求职导向 + 实战验证**的完整解决方案！
4141
42-
---
43-
44-
## 🧭 Agent 求职通关 Todo List（新增）
45-
46-
> **不是链接收藏夹，是可以照着执行的 todo list。**
47-
>
48-
> 目标很简单：从“我学过什么”，推进到“我做出了什么、怎么验证、怎么写进简历、怎么讲给面试官听”。
49-
50-
- 完整路线：[2026 Agent 求职通关路线](./docs/05-roadmaps/agent-job-ready-roadmap-2026.md)
51-
- 项目落地方法：[如何落地一个可写进简历的 Agent 项目](./docs/03-practice/05-ship-agent-project.md)
52-
- 工程核心专题：[Agent Harness Engineering](./docs/02-tech-stack/27-agent-harness-engineering.md)
53-
54-
### How To Use
55-
56-
| 你的状态 | 建议入口 |
57-
|:---|:---|
58-
| **零基础** | 从 [6步学习路径](#-从零到offer的完整路径快速导航) 开始，先建立 Agent / Workflow / RAG / Multi-Agent 的坐标系 |
59-
| **会 LLM 应用** | 重点补 Agent Loop、Tool Use、Context Engineering、Eval，不要只停留在 API 调用 |
60-
| **想做项目** | 直接进入 [实战项目](#-第四步完成实战项目可写进简历)，按“Spec → Coding → Eval → 复盘”推进 |
61-
| **准备面试** | 对照 [面试题库](#-第六步面试准备与-offer-冲刺)，重点准备 Agent Loop、工具设计、记忆、评测、可靠性 |
62-
| **只想找资料** | 看 [技术教程](#-第五步系统学习-agent-技术技术准备) 和 [资源导航](#-资源导航)，优先读官方文档、工程博客和可运行项目 |
63-
64-
### What To Learn Now
65-
66-
Agent 方向变化很快，当前更值得投入的是能落地、能验证、能讲清楚取舍的工程能力：
67-
68-
| 优先级 | 方向 | 为什么重要 |
69-
|:---:|:---|:---|
70-
| 1 | **Claude Code / Codex-style Coding Agents** | 真实代码库、shell、文件编辑、测试、权限、上下文压缩，是理解 Agent 工程的最佳样本 |
71-
| 2 | **Agent Harness Engineering** | Agent 能力很大一部分来自 harness：工具协议、权限、状态、反馈、回放、CI、评测 |
72-
| 3 | **Context Engineering** | Agent 的核心不是“写提示词”，而是控制信息在正确时间以正确格式进入模型 |
73-
| 4 | **Skills / MCP / A2A / ACP** | Skills 负责能力复用，MCP 连接工具，A2A 连接 Agent，ACP 连接宿主应用 |
74-
| 5 | **Browser / Computer-Use Agents** | 浏览器和桌面操作是 Agent 从 demo 走向真实任务的重要边界 |
75-
| 6 | **Evaluation / Observability / Safety** | 没有 eval、trace、权限边界的 Agent，只能算 demo，不能算可交付系统 |
76-
77-
### 8 阶段学习产出
78-
79-
| 阶段 | 学什么 | 产出物 |
80-
|:---:|:---|:---|
81-
| Stage 0 | 区分 chatbot、workflow、agent、multi-agent | 一页笔记：为什么你的场景需要 Agent |
82-
| Stage 1 | 最小 Agent Loop、结构化输出、工具调用 | 50-150 行最小 Agent |
83-
| Stage 2 | Tool Use、RAG、Memory、引用与失败处理 | 一个资料研究助手 |
84-
| Stage 3 | 现代 Agent Harness：工具、权限、状态、日志、子任务 | 可调试的 harness demo |
85-
| Stage 4 | Multi-Agent 协调：planner / executor / reviewer / router | 一个 research → write → review 小系统 |
86-
| Stage 5 | Skills、MCP、A2A、ACP 与能力封装 | 一个可复用 SKILL.md 或工具协议 demo |
87-
| Stage 6 | Browser / Computer-Use Agent | 一个只操作公开网页的 browser agent |
88-
| Stage 7-8 | Eval、Observability、Safety、部署 | 20 条 eval case + 一个别人能 clone 跑的 Agent 项目 |
89-
90-
### 项目落地 5 步法
91-
92-
1. **建立全局认知**：先搞清楚目标项目的 agent loop、tool registry、context 拼装、memory、channel 抽象。
93-
2. **准备 AI 编程环境**：沉淀 `CLAUDE.md` / `AGENTS.md`、需求规格、实现计划和跨会话 todo。
94-
3. **建立项目理解 Skill**：把项目结构、关键模块、测试方式写成可复用的项目理解文档。
95-
4. **先写 Spec，再写代码**：明确目标用户、工具列表、权限策略、失败处理、成本约束、成功标准。
96-
5. **评测 + 归因 + 消融实验**：记录通过率、失败原因、工具调用次数、成本、延迟，把结果写进简历。
97-
98-
### 面试深水区
99-
100-
面试不只问“会不会 LangChain”，更会追问你有没有真正写过能跑的 Agent：
101-
102-
- **Agent Loop**：`observe → think → act → observe`，最大步数、停止条件、错误恢复、HITL 怎么设计？
103-
- **Context + Cost Engineering**：上下文分层、压缩、缓存友好结构、模型路由、token 成本怎么降？
104-
- **Tool Design**：工具命名、description、schema、分页截断、权限分级、工具选错怎么修？
105-
- **Memory System**：working / episodic / semantic memory，什么值得存、怎么召回、什么时候遗忘？
106-
- **Eval + Governance**：component / trajectory / end-to-end eval，golden dataset 怎么来，trace 怎么审计？
107-
- **Reliability Engineering**：idempotency、timeout、retry、cost guard、permission tier、observability 六件套。
108-
109-
### 简历三维表达法
110-
111-
不要只写“基于大模型实现智能问答”。一个 Agent 项目要从三维表达：
112-
113-
| 维度 | 怎么写 |
114-
|:---|:---|
115-
| **架构表达** | Agent loop、工具注册、会话状态、上下文裁剪、权限确认、记忆和错误恢复 |
116-
| **业务表达** | 业务场景、关键工具、数据源、用户路径、约束条件 |
117-
| **结果表达** | 评测集规模、成功率、失败类型、成本优化、消融实验结论 |
118-
119-
示例：
120-
121-
> 基于轻量 Agent Harness 构建垂直场景助手，使用 ReAct loop + dispatch 表注册 5 个业务工具，四层分级 context 管理 system / long-term / short-term / turn 信息；高风险操作接入三级权限确认，20 条评测 case 端到端通过率 82%，通过上下文压缩和模型路由将 token 成本降低 60%。
122-
123-
---
124-
12542
## 📑 目录
12643

12744
**🎯 核心内容**：
12845
- [💡 关于本项目](#-关于本项目) - Agent开发指南、转行大模型、高级RAG、大模型面试
129-
- [🧭 Agent 求职通关 Todo List](#-agent-求职通关-todo-list新增) - 当前优先级、8阶段学习产出、项目落地5步法
13046
- [🆕 求职新范式](#-求职新范式做出什么--学过什么) - 1-2-5框架、个人品牌、投递策略
47+
- [🧭 Agent 求职通关 Todo List](#-agent-求职通关-todo-list新增) - 当前优先级、8阶段学习产出、项目落地5步法
13148
- [🚦 6步学习路径](#-从零到offer的完整路径快速导航) - 从岗位选择到拿Offer
13249
- [🔬 算法岗 vs 🛠️ 开发岗](#-第一步确定你的目标岗位) - 岗位选择决策树
13350
- [📚 学习路线图](#-第三步基于岗位的学习路线) - 算法岗10-15周 | 开发岗8-12周
@@ -137,7 +54,8 @@ Agent 方向变化很快，当前更值得投入的是能落地、能验证、
13754

13855
**🛠️ 快速导航**：
13956
- [🚀 10分钟快速开始](#-快速开始) | [💬 加入学习社群](#-联系作者--加入社群) | [❓ 常见问题](./FAQ.md)
140-
- [🧭 2026 Agent 求职路线](./docs/05-roadmaps/agent-job-ready-roadmap-2026.md) | [🛠️ Agent 项目落地方法](./docs/03-practice/05-ship-agent-project.md) | [🧩 Agent Harness Engineering](./docs/02-tech-stack/27-agent-harness-engineering.md)
57+
- [🧭 新手快速开始](./docs/00-getting-started/README.md) | [🧭 2026 Agent 求职路线](./docs/05-roadmaps/agent-job-ready-roadmap-2026.md) | [🛠️ Agent 项目落地方法](./docs/03-practice/05-ship-agent-project.md) | [🧩 Agent Harness Engineering](./docs/02-tech-stack/27-agent-harness-engineering.md)
58+
- [📄 Paper Agent](./projects/01-paper-agent/README.md) | [🧳 Travel Agent](./projects/02-travel-agent/README.md) | [🌐 Web Agent](./projects/03-web-agent/README.md) | [🖼️ Multimodal RAG](./resources/multimodal/README.md)
14159

14260
---
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@@ -475,6 +393,87 @@ Agent 方向变化很快，当前更值得投入的是能落地、能验证、
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## 🧭 Agent 求职通关 Todo List（新增）
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> **不是链接收藏夹，是可以照着执行的 todo list。**
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> 目标很简单：从“我学过什么”，推进到“我做出了什么、怎么验证、怎么写进简历、怎么讲给面试官听”。
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- 完整路线：[2026 Agent 求职通关路线](./docs/05-roadmaps/agent-job-ready-roadmap-2026.md)
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- 项目落地方法：[如何落地一个可写进简历的 Agent 项目](./docs/03-practice/05-ship-agent-project.md)
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- 工程核心专题：[Agent Harness Engineering](./docs/02-tech-stack/27-agent-harness-engineering.md)
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### How To Use
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| 你的状态 | 建议入口 |
409+
|:---|:---|
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| **零基础** | 从 [6步学习路径](#-从零到offer的完整路径快速导航) 开始，先建立 Agent / Workflow / RAG / Multi-Agent 的坐标系 |
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| **会 LLM 应用** | 重点补 Agent Loop、Tool Use、Context Engineering、Eval，不要只停留在 API 调用 |
412+
| **想做项目** | 直接进入 [实战项目](#-第四步完成实战项目可写进简历)，按“Spec → Coding → Eval → 复盘”推进 |
413+
| **准备面试** | 对照 [面试题库](#-第六步面试准备与-offer-冲刺)，重点准备 Agent Loop、工具设计、记忆、评测、可靠性 |
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| **只想找资料** | 看 [技术教程](#-第五步系统学习-agent-技术技术准备) 和 [资源导航](#-资源导航)，优先读官方文档、工程博客和可运行项目 |
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### What To Learn Now
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Agent 方向变化很快，当前更值得投入的是能落地、能验证、能讲清楚取舍的工程能力：
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| 优先级 | 方向 | 为什么重要 |
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|:---:|:---|:---|
422+
| 1 | **Claude Code / Codex-style Coding Agents** | 真实代码库、shell、文件编辑、测试、权限、上下文压缩，是理解 Agent 工程的最佳样本 |
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| 2 | **Agent Harness Engineering** | Agent 能力很大一部分来自 harness：工具协议、权限、状态、反馈、回放、CI、评测 |
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| 3 | **Context Engineering** | Agent 的核心不是“写提示词”，而是控制信息在正确时间以正确格式进入模型 |
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| 4 | **Skills / MCP / A2A / ACP** | Skills 负责能力复用，MCP 连接工具，A2A 连接 Agent，ACP 连接宿主应用 |
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| 5 | **Browser / Computer-Use Agents** | 浏览器和桌面操作是 Agent 从 demo 走向真实任务的重要边界 |
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| 6 | **Evaluation / Observability / Safety** | 没有 eval、trace、权限边界的 Agent，只能算 demo，不能算可交付系统 |
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### 8 阶段学习产出
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| 阶段 | 学什么 | 产出物 |
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|:---:|:---|:---|
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| Stage 0 | 区分 chatbot、workflow、agent、multi-agent | 一页笔记：为什么你的场景需要 Agent |
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| Stage 1 | 最小 Agent Loop、结构化输出、工具调用 | 50-150 行最小 Agent |
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| Stage 2 | Tool Use、RAG、Memory、引用与失败处理 | 一个资料研究助手 |
436+
| Stage 3 | 现代 Agent Harness：工具、权限、状态、日志、子任务 | 可调试的 harness demo |
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| Stage 4 | Multi-Agent 协调：planner / executor / reviewer / router | 一个 research → write → review 小系统 |
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| Stage 5 | Skills、MCP、A2A、ACP 与能力封装 | 一个可复用 SKILL.md 或工具协议 demo |
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| Stage 6 | Browser / Computer-Use Agent | 一个只操作公开网页的 browser agent |
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| Stage 7-8 | Eval、Observability、Safety、部署 | 20 条 eval case + 一个别人能 clone 跑的 Agent 项目 |
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### 项目落地 5 步法
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1. **建立全局认知**：先搞清楚目标项目的 agent loop、tool registry、context 拼装、memory、channel 抽象。
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2. **准备 AI 编程环境**：沉淀 `CLAUDE.md` / `AGENTS.md`、需求规格、实现计划和跨会话 todo。
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3. **建立项目理解 Skill**：把项目结构、关键模块、测试方式写成可复用的项目理解文档。
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4. **先写 Spec，再写代码**：明确目标用户、工具列表、权限策略、失败处理、成本约束、成功标准。
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5. **评测 + 归因 + 消融实验**：记录通过率、失败原因、工具调用次数、成本、延迟，把结果写进简历。
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### 面试深水区
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面试不只问“会不会 LangChain”，更会追问你有没有真正写过能跑的 Agent：
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- **Agent Loop**：`observe → think → act → observe`，最大步数、停止条件、错误恢复、HITL 怎么设计？
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- **Context + Cost Engineering**：上下文分层、压缩、缓存友好结构、模型路由、token 成本怎么降？
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- **Tool Design**：工具命名、description、schema、分页截断、权限分级、工具选错怎么修？
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- **Memory System**：working / episodic / semantic memory，什么值得存、怎么召回、什么时候遗忘？
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- **Eval + Governance**：component / trajectory / end-to-end eval，golden dataset 怎么来，trace 怎么审计？
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- **Reliability Engineering**：idempotency、timeout、retry、cost guard、permission tier、observability 六件套。
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### 简历三维表达法
462+
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不要只写“基于大模型实现智能问答”。一个 Agent 项目要从三维表达：
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| 维度 | 怎么写 |
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| **架构表达** | Agent loop、工具注册、会话状态、上下文裁剪、权限确认、记忆和错误恢复 |
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| **业务表达** | 业务场景、关键工具、数据源、用户路径、约束条件 |
469+
| **结果表达** | 评测集规模、成功率、失败类型、成本优化、消融实验结论 |
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示例：
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473+
> 基于轻量 Agent Harness 构建垂直场景助手，使用 ReAct loop + dispatch 表注册 5 个业务工具，四层分级 context 管理 system / long-term / short-term / turn 信息；高风险操作接入三级权限确认，20 条评测 case 端到端通过率 82%，通过上下文压缩和模型路由将 token 成本降低 60%。
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## 🎯 第一步：确定你的目标岗位
479478

480479
> **核心理念：选择 > 努力！选对方向，事半功倍！**

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