本文基于调研60项目深入剖析大模型Agent框架选型指出核心在于“上下文工程”。文章将框架分为六层覆盖从入门到企业级的全场景并针对不同需求Web交互、多Agent协作、垂直应用给出具体推荐建议收藏。评论区有人问道理都懂但我想自己写代码到底用哪个我说等我用完再说。今年我真的花了时间把网上能找到的 Agent 框架和项目都翻了一遍。不是只看首页是每个仓库、每篇文章都读了读。加起来几十个。这篇文章就是调研结果。你选的不是框架是上下文工程方案有个概念这两年被提得越来越多Context Engineering上下文工程。Agent 能不能好好干活核心不在于用哪个框架而在于你给它的上下文够不够好。对话历史怎么管、工具调用结果怎么传、记忆怎么存、任务怎么分解——这些才是关键。ninehillshttps://github.com/ninehills/blog/issues/150 在 GitHub 上维护了一份「自主 Agent / 上下文工程资料索引」重要论文和文章都整理在一起。目前中文圈做得最系统的资料汇总值得收藏。框架只是实现上下文工程的工具。搞清楚这个选框架就不会那么焦虑了。上下文工程四大要素对话历史管理、工具调用路由、记忆存储、任务分解中心是 Agent 输出质量先去哪里看几个值得花时间的资源Agent 指南https://agent-guidance.manus.space/22 篇文章组成知识图谱从什么是 Agent讲到生产级系统设计互动式教程免费中英文都有。Hello AgentsDatawhalehttps://datawhalechina.github.io/hello-agents「从零开始构建智能体」国内社区做的适合刚入门把概念搞清楚。Nader 的完整构建指南https://nader.substack.com/p/the-complete-guide-to-building-agents用 Claude Agent SDK 构建 Agent 的全流程Claude Code 的底层原理讲得很透。Nazha.co的文章https://www.nazha.co/posts/how-to-build-agents实操向重点讲 Claude Agent SDK 怎么用以及怎么兼容 Minimax、GLM、DeepSeek 这些国产模型。框架全景我把主流框架和工具分成六层从简单到复杂。找到自己在哪一层往下看就行。Agent 框架六层架构图从底层直接开干到顶层垂直场景复杂度逐层递增第一层直接开干Claude Agent SDK本质是把 Claude Code 的能力包成库。spawn 一个 node 进程跑 cli.js工具调用、长上下文、复杂推理原生支持。几乎所有实践者都先推这个理由只有一个快。早上有想法下午就能跑通。踩坑Electron 打包要加asar.unpack: /node_modules/anthropic-ai/不然 cli.js 解包失败App 起不来。另外通过ANTHROPIC_BASE_URLANTHROPIC_API_KEY可以对接 Minimax、GLM、DeepSeek不是只能用 Claude。pi-monohttps://github.com/badlogic/pi-mono★17,938容易被忽视但接近 18k star 不是假的。这是一套工具包coding agent CLI 统一 LLM API多家模型 TUI/Web UI Slack bot vLLM pods不是单一框架。配套有 awesome-pi-agenthttps://github.com/qualisero/awesome-pi-agent——社区维护的扩展列表hooks、tools、skills 各种都有生态挺完整了。craft-agentshttps://github.com/lukilabs/craft-agents-oss基于 Claude SDK 和 Pi SDK 构建文档中心化 Agent 框架自带 GUI。核心思路是把「文档」作为 Agent 的工作对象不是代码不是命令行。内容类、文档处理类的场景用这个。OpenAI Agents SDK2025 年 3 月发布OpenAI 自家的轻量框架专为多 Agent 协作设计。比 LangChain 轻比 LangGraph 好上手。用 OpenAI 模型、又不想搞那么重的这是合理的中间选项。第二层前端交互Vercel AI SDKhttps://ai-sdk.dev/docs/introductionv6 最新这不是完整的 Agent 框架。它是给 Next.js / React / Svelte / Vue 用的前端交互层提供useChat、useCompletion等 hooks流式渲染丝滑。v6 加了 Expo 和 React Native 支持同时上了 Coding Agent 相关功能。后端 Agent 逻辑还是要用别的框架来做Vercel AI SDK 负责「把结果好看地展示出来」。CopilotKithttps://github.com/CopilotKit/CopilotKit★29,078定位是「Frontend for Agents Generative UI」React Angular 都支持。跟 Vercel AI SDK 的区别Vercel AI SDK 是流式渲染层CopilotKit 是 Copilot 嵌入层。要让 Agent 直接操作已有 Web 应用的 UI、跟页面元素交互CopilotKit 才是对的工具Vercel AI SDK 做不到这个。第三层类型安全PydanticAIPydantic 团队做的类型安全 模型无关性。定义好输出 Schema框架保证 AI 返回符合格式的结果换模型不用大改代码。两句社区原话「看了 LangGraph 和 Agno最后选了 PydanticAI更可控。」「只是需要工具调用 结构化输出的话没必要用 LangGraphPydanticAI 够了。」输出要入库、要校验——解析合同、生成结构化报告、对接下游系统——选这个。第四层多 Agent 编排LangChain / LangGraphhttps://langchain-doc.cn/LangChain★127,733这两年从「模型接口封装」转成了「智能体工程平台」官方定位现在是 “The platform for reliable agents.”。核心是 LangGraph★25,248状态机式编排把 Agent 执行过程建模成节点和边支持循环、分支、回滚。生产部署走 LangSmith Deployment今年把 LangGraph Platform 改名了但功能一样。学习曲线最高控制力也最强。流程复杂、需要 HITL人工在某个节点介入审核、Agent 出错了要回到上一步重来——这种场景 LangGraph 才值得学。deepagentshttps://github.com/langchain-ai/deepagents★9,705是 LangChain 官方基于 LangGraph 做的 Agent harness内置 planning tool、filesystem backend、子 Agent 生成。想快速理解 LangGraph 怎么用看这个仓库比看文档直接多了。CrewAI角色扮演式。定义「研究员」「撰稿人」「编辑」分配任务协作完成。逻辑清晰调试时知道是哪个 Agent 出了问题——这是它比 AutoGen 好调的地方。内容生产、市场调研用这个。AutoGen微软对话协商式。Agent 之间通过对话解决问题不是固定角色。灵活但也因为太灵活有时候两个 Agent 会无限对话收不了场。代码 Review 修复这种需要自由协商的技术问题用这个。第五层企业级基础设施MastraTypeScript 企业级框架工作流编排 知识库管理 工具集成打包在一起。TS 技术栈的首选。Agno前 PhidataPython 版企业级 Agent自带记忆模块、知识库、工具调用。做公司内部 AI 助理这类应用合适。有用户反映会遇到循环调用、难以调试的问题选型时注意。Temporalhttps://github.com/temporalio/temporal★18,561不是 AI 框架是任务持久化引擎。断网重连、自动重试、流程不丢失。做公司级应用从架构初期就把它纳入别等出问题了再补。第六层垂直场景场景对得上能省大量时间opencodehttps://github.com/anomalyco/opencode★112,765「The open source coding agent.」star 数跟 LangChain 差不多量级是目前开源 Coding Agent 里最大的项目。如果你要做 AI 编程助手类工具、或者想基于开源 Coding Agent 做二次开发从这里开始。TradingAgents-CNhttps://github.com/hsliuping/TradingAgents-CN★17,954中文化的多 Agent 金融交易框架基于 LLM 做量化分析。场景在金融领域的可以直接用。RD-Agenthttps://github.com/microsoft/RD-Agent★11,421微软出品自动化工业级研发流程。Agent 要跑实验、分析数据、输出研究报告的参考这个的设计思路。测试和架构上生产前不能漏的两个scenariohttps://github.com/langwatch/scenario专门针对 Agentic 系统的测试框架。Agent 写完了怎么保证它在各种场景下行为符合预期scenario 帮你写测试用例跑自动化测试。上线前一定要过这一步。DeepChat Agent 架构解析https://github.com/ThinkInAIXYZ/deepchat/wiki/Agent-系统架构详解不是框架是 DeepChat 项目的架构文档。对 AgentPresenter、agentLoopHandler 等核心组件有详细说明。自己设计 Agent 系统前读一遍少走弯路。上下文工程的实操Agent-Skills-for-Context-Engineeringhttps://github.com/muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering★12,619专门收集 Agent Skills 的仓库覆盖上下文工程、多 Agent 架构、生产系统实践。用 Claude Agent SDK 写 Skills 的时候来这里找参考不用从零想。选型决策树你要做什么 → 个人项目 / 快速验证 └→ Claude Agent SDK / pi-mono 要做 Web 界面 ├→ 流式渲染 → Vercel AI SDK └→ 嵌入现有 app 的 Copilot → CopilotKit 输出要结构化、要入库 └→ PydanticAI 多个 Agent 协作 ├→ 分工明确 → CrewAI ├→ 自由协商 → AutoGen └→ 流程复杂 / 需要人工审核 → LangGraph deepagents 上手 垂直场景 ├→ 金融量化 → TradingAgents-CN ├→ 科研 RD → RD-Agent └→ Coding Agent开源最大项目→ opencode★112k 企业级、生产环境 ├→ TS 技术栈 → Mastra ├→ Python 技术栈 → Agno ├→ 任务不能丢 → Temporal └→ 上线前测试 → scenarioAgent 框架选型决策树从你的场景出发六条路径找到最适合的框架推荐路径刚开始做 Agent先去 manus.spacehttps://agent-guidance.manus.space/ 或 hello-agentshttps://datawhalechina.github.io/hello-agents 把概念搞清楚然后用 Claude Agent SDK 搞一个具体的小场景比如「帮我自动整理每天的邮件」。跑通了比把所有框架文档看一遍更有用。已经在用、觉得不够用看是哪里不够。流程控制不够LangGraph多 Agent 分工CrewAI结构化输出PydanticAI要做界面Vercel AI SDK 或 CopilotKit。别一下子全上。要上生产、给公司用前端Vercel AI SDK / CopilotKit 核心逻辑Claude Agent SDK 或 LangGraph 持久化Temporal 工具连接MCP 测试scenario Skills 参考Agent-Skills-for-Context-Engineering最后2026 年 Agent 框架生态够成熟了不缺好工具。问题是工具太多没搞清楚自己要什么就乱选然后绕弯路。最常见的错误一上来就 LangGraph。结果提示词没调好不知道是提示词的问题还是框架的问题排查了一周没结果。先用最简单的工具跑通核心逻辑验证可行再考虑上框架做工程化。Claude Agent SDK 先跑通然后 PydanticAI 或 LangGraph比直接上 LangGraph 稳多了。最后对于正在迷茫择业、想转行提升或是刚入门的程序员、编程小白来说有一个问题几乎人人都在问未来10年什么领域的职业发展潜力最大答案只有一个人工智能尤其是大模型方向当下人工智能行业正处于爆发式增长期其中大模型相关岗位更是供不应求薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家给硕士毕业的优质AI人才含大模型相关方向开出的月基础工资高达5万—6万元即便是非“人才计划”的普通应聘者月基础工资也能稳定在4万元左右。再看阿里、腾讯两大互联网大厂非“人才计划”的AI相关岗位应聘者月基础工资也约有3万元远超其他行业同资历岗位的薪资水平对于程序员、小白来说无疑是绝佳的转型和提升赛道。对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说现在正是最好的学习时机行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高只要找准学习方向稳步提升技能就能轻松摆脱“低薪困境”抓住AI时代的职业机遇。如果你还不知道从何开始我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程我也是一路自学走过来的很清楚小白前期学习的痛楚你要是没有方向还没有好的资源根本学不到东西下面是我整理的大模型学习资源希望能帮到你。扫码免费领取全部内容最后1、大模型学习路线2、从0到进阶大模型学习视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、 入门必看大模型学习书籍文档.pdf书面上的技术书籍确实太多了这些是我精选出来的还有很多不在图里4、AI大模型最新行业报告2026最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。5、面试试题/经验【大厂 AI 岗位面经分享107 道】【AI 大模型面试真题102 道】【LLMs 面试真题97 道】6、大模型项目实战配套源码适用人群四阶段学习规划共90天可落地执行第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…扫码免费领取全部内容3、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
搞懂上下文工程，选对Agent框架！2026年保姆级选型指南，建议收藏
发布时间：2026/5/19 10:47:47
本文基于调研60项目深入剖析大模型Agent框架选型指出核心在于“上下文工程”。文章将框架分为六层覆盖从入门到企业级的全场景并针对不同需求Web交互、多Agent协作、垂直应用给出具体推荐建议收藏。评论区有人问道理都懂但我想自己写代码到底用哪个我说等我用完再说。今年我真的花了时间把网上能找到的 Agent 框架和项目都翻了一遍。不是只看首页是每个仓库、每篇文章都读了读。加起来几十个。这篇文章就是调研结果。你选的不是框架是上下文工程方案有个概念这两年被提得越来越多Context Engineering上下文工程。Agent 能不能好好干活核心不在于用哪个框架而在于你给它的上下文够不够好。对话历史怎么管、工具调用结果怎么传、记忆怎么存、任务怎么分解——这些才是关键。ninehillshttps://github.com/ninehills/blog/issues/150 在 GitHub 上维护了一份「自主 Agent / 上下文工程资料索引」重要论文和文章都整理在一起。目前中文圈做得最系统的资料汇总值得收藏。框架只是实现上下文工程的工具。搞清楚这个选框架就不会那么焦虑了。上下文工程四大要素对话历史管理、工具调用路由、记忆存储、任务分解中心是 Agent 输出质量先去哪里看几个值得花时间的资源Agent 指南https://agent-guidance.manus.space/22 篇文章组成知识图谱从什么是 Agent讲到生产级系统设计互动式教程免费中英文都有。Hello AgentsDatawhalehttps://datawhalechina.github.io/hello-agents「从零开始构建智能体」国内社区做的适合刚入门把概念搞清楚。Nader 的完整构建指南https://nader.substack.com/p/the-complete-guide-to-building-agents用 Claude Agent SDK 构建 Agent 的全流程Claude Code 的底层原理讲得很透。Nazha.co的文章https://www.nazha.co/posts/how-to-build-agents实操向重点讲 Claude Agent SDK 怎么用以及怎么兼容 Minimax、GLM、DeepSeek 这些国产模型。框架全景我把主流框架和工具分成六层从简单到复杂。找到自己在哪一层往下看就行。Agent 框架六层架构图从底层直接开干到顶层垂直场景复杂度逐层递增第一层直接开干Claude Agent SDK本质是把 Claude Code 的能力包成库。spawn 一个 node 进程跑 cli.js工具调用、长上下文、复杂推理原生支持。几乎所有实践者都先推这个理由只有一个快。早上有想法下午就能跑通。踩坑Electron 打包要加asar.unpack: /node_modules/anthropic-ai/不然 cli.js 解包失败App 起不来。另外通过ANTHROPIC_BASE_URLANTHROPIC_API_KEY可以对接 Minimax、GLM、DeepSeek不是只能用 Claude。pi-monohttps://github.com/badlogic/pi-mono★17,938容易被忽视但接近 18k star 不是假的。这是一套工具包coding agent CLI 统一 LLM API多家模型 TUI/Web UI Slack bot vLLM pods不是单一框架。配套有 awesome-pi-agenthttps://github.com/qualisero/awesome-pi-agent——社区维护的扩展列表hooks、tools、skills 各种都有生态挺完整了。craft-agentshttps://github.com/lukilabs/craft-agents-oss基于 Claude SDK 和 Pi SDK 构建文档中心化 Agent 框架自带 GUI。核心思路是把「文档」作为 Agent 的工作对象不是代码不是命令行。内容类、文档处理类的场景用这个。OpenAI Agents SDK2025 年 3 月发布OpenAI 自家的轻量框架专为多 Agent 协作设计。比 LangChain 轻比 LangGraph 好上手。用 OpenAI 模型、又不想搞那么重的这是合理的中间选项。第二层前端交互Vercel AI SDKhttps://ai-sdk.dev/docs/introductionv6 最新这不是完整的 Agent 框架。它是给 Next.js / React / Svelte / Vue 用的前端交互层提供useChat、useCompletion等 hooks流式渲染丝滑。v6 加了 Expo 和 React Native 支持同时上了 Coding Agent 相关功能。后端 Agent 逻辑还是要用别的框架来做Vercel AI SDK 负责「把结果好看地展示出来」。CopilotKithttps://github.com/CopilotKit/CopilotKit★29,078定位是「Frontend for Agents Generative UI」React Angular 都支持。跟 Vercel AI SDK 的区别Vercel AI SDK 是流式渲染层CopilotKit 是 Copilot 嵌入层。要让 Agent 直接操作已有 Web 应用的 UI、跟页面元素交互CopilotKit 才是对的工具Vercel AI SDK 做不到这个。第三层类型安全PydanticAIPydantic 团队做的类型安全 模型无关性。定义好输出 Schema框架保证 AI 返回符合格式的结果换模型不用大改代码。两句社区原话「看了 LangGraph 和 Agno最后选了 PydanticAI更可控。」「只是需要工具调用 结构化输出的话没必要用 LangGraphPydanticAI 够了。」输出要入库、要校验——解析合同、生成结构化报告、对接下游系统——选这个。第四层多 Agent 编排LangChain / LangGraphhttps://langchain-doc.cn/LangChain★127,733这两年从「模型接口封装」转成了「智能体工程平台」官方定位现在是 “The platform for reliable agents.”。核心是 LangGraph★25,248状态机式编排把 Agent 执行过程建模成节点和边支持循环、分支、回滚。生产部署走 LangSmith Deployment今年把 LangGraph Platform 改名了但功能一样。学习曲线最高控制力也最强。流程复杂、需要 HITL人工在某个节点介入审核、Agent 出错了要回到上一步重来——这种场景 LangGraph 才值得学。deepagentshttps://github.com/langchain-ai/deepagents★9,705是 LangChain 官方基于 LangGraph 做的 Agent harness内置 planning tool、filesystem backend、子 Agent 生成。想快速理解 LangGraph 怎么用看这个仓库比看文档直接多了。CrewAI角色扮演式。定义「研究员」「撰稿人」「编辑」分配任务协作完成。逻辑清晰调试时知道是哪个 Agent 出了问题——这是它比 AutoGen 好调的地方。内容生产、市场调研用这个。AutoGen微软对话协商式。Agent 之间通过对话解决问题不是固定角色。灵活但也因为太灵活有时候两个 Agent 会无限对话收不了场。代码 Review 修复这种需要自由协商的技术问题用这个。第五层企业级基础设施MastraTypeScript 企业级框架工作流编排 知识库管理 工具集成打包在一起。TS 技术栈的首选。Agno前 PhidataPython 版企业级 Agent自带记忆模块、知识库、工具调用。做公司内部 AI 助理这类应用合适。有用户反映会遇到循环调用、难以调试的问题选型时注意。Temporalhttps://github.com/temporalio/temporal★18,561不是 AI 框架是任务持久化引擎。断网重连、自动重试、流程不丢失。做公司级应用从架构初期就把它纳入别等出问题了再补。第六层垂直场景场景对得上能省大量时间opencodehttps://github.com/anomalyco/opencode★112,765「The open source coding agent.」star 数跟 LangChain 差不多量级是目前开源 Coding Agent 里最大的项目。如果你要做 AI 编程助手类工具、或者想基于开源 Coding Agent 做二次开发从这里开始。TradingAgents-CNhttps://github.com/hsliuping/TradingAgents-CN★17,954中文化的多 Agent 金融交易框架基于 LLM 做量化分析。场景在金融领域的可以直接用。RD-Agenthttps://github.com/microsoft/RD-Agent★11,421微软出品自动化工业级研发流程。Agent 要跑实验、分析数据、输出研究报告的参考这个的设计思路。测试和架构上生产前不能漏的两个scenariohttps://github.com/langwatch/scenario专门针对 Agentic 系统的测试框架。Agent 写完了怎么保证它在各种场景下行为符合预期scenario 帮你写测试用例跑自动化测试。上线前一定要过这一步。DeepChat Agent 架构解析https://github.com/ThinkInAIXYZ/deepchat/wiki/Agent-系统架构详解不是框架是 DeepChat 项目的架构文档。对 AgentPresenter、agentLoopHandler 等核心组件有详细说明。自己设计 Agent 系统前读一遍少走弯路。上下文工程的实操Agent-Skills-for-Context-Engineeringhttps://github.com/muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering★12,619专门收集 Agent Skills 的仓库覆盖上下文工程、多 Agent 架构、生产系统实践。用 Claude Agent SDK 写 Skills 的时候来这里找参考不用从零想。选型决策树你要做什么 → 个人项目 / 快速验证 └→ Claude Agent SDK / pi-mono 要做 Web 界面 ├→ 流式渲染 → Vercel AI SDK └→ 嵌入现有 app 的 Copilot → CopilotKit 输出要结构化、要入库 └→ PydanticAI 多个 Agent 协作 ├→ 分工明确 → CrewAI ├→ 自由协商 → AutoGen └→ 流程复杂 / 需要人工审核 → LangGraph deepagents 上手 垂直场景 ├→ 金融量化 → TradingAgents-CN ├→ 科研 RD → RD-Agent └→ Coding Agent开源最大项目→ opencode★112k 企业级、生产环境 ├→ TS 技术栈 → Mastra ├→ Python 技术栈 → Agno ├→ 任务不能丢 → Temporal └→ 上线前测试 → scenarioAgent 框架选型决策树从你的场景出发六条路径找到最适合的框架推荐路径刚开始做 Agent先去 manus.spacehttps://agent-guidance.manus.space/ 或 hello-agentshttps://datawhalechina.github.io/hello-agents 把概念搞清楚然后用 Claude Agent SDK 搞一个具体的小场景比如「帮我自动整理每天的邮件」。跑通了比把所有框架文档看一遍更有用。已经在用、觉得不够用看是哪里不够。流程控制不够LangGraph多 Agent 分工CrewAI结构化输出PydanticAI要做界面Vercel AI SDK 或 CopilotKit。别一下子全上。要上生产、给公司用前端Vercel AI SDK / CopilotKit 核心逻辑Claude Agent SDK 或 LangGraph 持久化Temporal 工具连接MCP 测试scenario Skills 参考Agent-Skills-for-Context-Engineering最后2026 年 Agent 框架生态够成熟了不缺好工具。问题是工具太多没搞清楚自己要什么就乱选然后绕弯路。最常见的错误一上来就 LangGraph。结果提示词没调好不知道是提示词的问题还是框架的问题排查了一周没结果。先用最简单的工具跑通核心逻辑验证可行再考虑上框架做工程化。Claude Agent SDK 先跑通然后 PydanticAI 或 LangGraph比直接上 LangGraph 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典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…扫码免费领取全部内容3、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
