https://datawhale-business.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/dashboard/dipwap/1749392553981/Happy-LLM%EF%BC%9A%E4%BB%8E%E9%9B%B6%E5%BC%80%E5%A7%8B%E7%9A%84%E5%A4%A7%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%9F%E7%90%86%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E6%95%99%E7%A8%8B.pdf
高效学习路径建议
- 筑基 (1-2个月):
- 强化 Python (重点异步
asyncio)。
- 深入理解 LLM 原理和 Prompt Engineering。
- 学习 Hugging Face Transformers 基础使用。
- 重点掌握一个向量数据库。
- 拥抱 LangChain (1-2个月):
- 系统学习 LangChain 文档，动手实践其
Agents, Tools, Memory, Chains 等核心模块。
- 在 Colab/Jupyter Notebook 或本地搭建简单环境运行示例。
- 小试牛刀 - 开发第一个 Agent (1个月):
- 选择一个明确场景（如：智能客服助手、自动周报生成器、信息检索助手）。
- 使用 LangChain + Python 实现核心 Agent 逻辑：定义工具、设计提示词、集成记忆。
- 将其包装成一个简单的 API (FastAPI/Flask)。
- 工程化实践 - Java 登场 (持续):
- 场景1： 用 Java (Spring Boot) 开发一个复杂的自定义工具（如查询公司内部数据库），并通过 API 暴露给 Python Agent。
- 场景2： 用 Java 开发一个Agent 网关服务：接收用户请求，调用 Python Agent 服务（或直接集成
LangChain4j / Semantic Kernel for Java)，处理结果返回，并添加认证、限流、日志。
- 场景3： 用 Java 构建记忆存储服务：提供 API 供 Python Agent 存取向量化和结构化的记忆数据。
- 深入与扩展 (持续):
- 研究多 Agent 系统： 学习 AutoGen 或 MetaGPT。
- 探索 Java 原生 Agent 框架： 深入
LangChain4j, Semantic Kernel for Java，评估其成熟度和适用性。
- 关注托管服务： 了解 AWS Bedrock Agents/Azure Assistants 等，理解其设计理念和限制。
- 强化测试与监控： 学习 LangSmith，设计 Agent 评估方案，构建 Java 侧的监控告警。
- 性能优化： Agent 延迟优化、Token 消耗优化、工具调用批处理等。
- “Agent 工程师” ≠ “只会调 Prompt”： 核心价值在于设计可靠的架构、实现复杂的集成、解决工程难题（状态、并发、容错、监控）。这正是你的 Java 背景发光发热的地方！
- 框架选择：
LangChain (Python) + Java 后端/工具 是目前最主流、最实用的组合。LangChain4j/Semantic Kernel for Java 值得关注但生态还在发展中。
- 聚焦场景： Agent 技术应用广泛（客服、办公自动化、游戏 NPC、数据分析助手、DevOps 助手等）。结合你熟悉的 Java 业务领域寻找落地场景。
- 拥抱不确定性： Agent 的行为比传统软件更难预测，设计时要充分考虑容错和用户体验（如进度反馈、结果验证）。