Zero2Agent：从零实现 Agent

面向程序员的 Agent 工程教程 · 从概念到生产

课时

• Agent Basic
  • 什么是 Agent
  • Workflow 和 Agent 的区别
  • 一个 Agent 系统的核心组成
  • 为什么很多 Agent Demo 一落地就不稳定
  • 大模型 API 输入输出与 Tool Calling
  • Context、State 与 Memory
  • Planning、Reflection、RAG 分别解决什么问题
  • 单 Agent 和多 Agent 的边界
  • Agent Infra：从 Harness 到生产环境
  • Loop Engineering：让 Agent 自主迭代直到正确
  • Agent 评估：怎么知道你的 Agent 好不好
  • Coding Agent：最成功的 Agent 落地形态
  • Context Engineering：系统化设计模型输入
  • 多模态与实时交互 Agent
  • Agent 自进化：不改权重也能持续变强
  • 高级 RAG 与记忆架构
  • 异步 Agent 与事件驱动架构
• LangGraph
  • LangGraph 是什么，为什么不用链式调用
  • State、Node、Graph 三件套
  • 顺序图：第一个可运行的 Workflow
  • 条件分支：addconditionaledges
  • 并行执行：Fan-out / Fan-in
  • Prompt Chaining：分步生成
  • 接入 LLM：OpenAI 与 HuggingFace
• SDK 框架
  • OpenAI Agents SDK：Agent、Tool、Handoff
  • Google genai SDK：Gemini + Vertex AI 多模型
  • Claude Anthropic SDK：Messages API 与 Tool Use
  • 三大 SDK 横向对比：怎么选
• 框架调研
  • AgentScope：阿里的多 Agent 框架
  • Mastra：TypeScript 原生 Agent 框架
  • Semantic Kernel：微软的企业级 AI SDK
  • Eino：字节跳动的 Go 语言 Agent 框架
  • GitAgent：代码仓库智能操作
  • 手搓 Agent：从原理到实现
  • AgentUniverse：华为的企业级 Agent 平台
  • DeerFlow：字节跳动的 Deep Research 框架
  • LangChain：最流行的 LLM 框架
  • Google ADK：官方 Agent 开发套件
  • Skills + Claude Code：模块化技能系统
  • Vercel AI SDK：全栈 AI 应用框架
  • AutoGen：微软的多 Agent 对话框架
• OpenClaw Agent
  • 为什么要自己写 Agent
  • Agent Loop：EventStream 核心循环
  • RAG：检索增强工程实现
  • 工具系统：MCP 与并行执行
  • Context Engine：记忆架构
  • Multi-Agent：隔离与路由
  • 读懂 pi-mono 源码
  • 构建你的 OpenClaw
  • 面试与实习准备
• Claude Code
  • Agent Loop：一个循环就是一个 Agent
  • Tool Use：扩展模型能触达的边界
  • TodoWrite：让 Agent 不再迷路
  • Subagent：上下文隔离的正确姿势
  • Skill Loading：按需加载领域知识
  • Context Compact：三层压缩换无限会话
  • Task System：持久化任务图
  • Background Tasks：非阻塞工具执行
  • Agent Teams：多 Agent 协作
  • Team Protocols：结构化通信协议
  • Autonomous Agents：自组织团队
  • Worktree 隔离：多 Agent 并行不踩踏
• DeepSeek Harness
  • DeepSeek Harness：一切皆插件的 Agent 运行时
  • 声明式与命令式：Cordis 的五个核心概念
  • 运行中的 DSH：插件树、组合层与能力接缝
  • LLM 接缝：把模型差异关在适配器里
  • Agent Loop：控制平面如何推进任务
  • Tool Pipeline：能力为什么不能直接等于权限
  • Session Log：为什么日志就是事实源
  • Inbox 控制：为什么用户插话必须有自己的语义
  • Code Mode：上下文压缩不等于安全隔离
  • Context Compaction：把上下文当作工作集管理
  • 安全边界：把信任放到模型之外
  • Subagent 编排：扩展能力而不是复制 Loop
  • Runtime Surfaces：一套运行时如何服务多个宿主
• Agent 训练实战
  • Agent SFT 关键细节：从轨迹数据到 Loss Mask
  • Agent RL 实战：用强化学习提升推理与决策质量
  • GRPO vs PPO：Agent 强化学习算法深度对比与选型
  • 训练数据配比实战：Agent 不只吃轨迹数据
  • Agent 评测：怎么衡量训练效果
  • 从 SFT 到部署：Agent 模型上线全流程
  • Agent 训练环境工程：从仿真沙箱到数据回流闭环
• Agent 应用实战
  • 从 0 开始 Vibe Coding：用 Codex 发布个人主页
  • AI Coding 面试：解题流程与交付策略
  • 日常开发中的 Agent 工作流
  • Auto Harness 迭代实战
  • Eval-Driven Agent Practice：用评估驱动 Agent 工作流迭代
• Pi Coding Agent
  • Pi 是什么：定位、架构与 Agent Loop
  • pi-ai：统一多 Provider 的适配层设计
  • 扩展体系：Skill、Extension 与 Package
  • Pi 为什么不内置 MCP：Adapter 与 Token 取舍
  • 安全模型：Project Trust、权限门禁与系统隔离
  • 生态使用：发现、审计与退出策略
  • Pi vs Claude Code vs DSH：按约束选择 Harness
  • Session Runtime：树形历史、恢复与 Compaction
• OpenAI Codex CLI
  • Codex CLI 是什么：定位、架构与 Agent Loop
  • 配置与权限系统：TOML 层级与三种审批策略
  • 沙箱与安全模型：平台原生隔离的工程边界
  • MCP 深度集成：工具协议与审批边界
  • Codex SDK：Thread-based 编程式 Agent 接口
  • 开发者体验与生态评估
  • Codex vs Claude Code vs DSH
• Agent 面试通关
  • 架构选型
  • 工具管理
  • 容错与鲁棒性
  • 记忆与上下文
  • 评估与全局观
  • 多智能体协作
  • 工程化踩坑
  • Prompt 工程与框架原理
  • RAG 与检索系统
  • 训练、数据与模型优化
  • AI 代码分析与测试
  • 业务 AI 工程分析
  • 简历项目拷打
  • 各公司面试偏好
  • 概念考察
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        • 字节Agent一面 轻松上岸
        • 字节面经 硕一
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