AI agent开发出办公AI小助手的学习方案和路线

一个从基础概念、关键技术栈到实际落地的AI Agent开发全流程学习路线和开发方法建议。此方案参考当前主流大模型（LLM）及相关工具链生态，总体目标是从零开始了解所需知识体系与技能，并能在实践中构建自动化的客服AI或者办公辅助类AI助手。

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学习与开发的总体思路

1. 明确目标场景与需求：在开始前，确定需要开发的AI Agent的功能点和使用场景。例如，客服AI需要具备回答客户常见问题、查询订单状态、转接人工客服等功能；办公助手则可能需要安排日程、整理会议纪要、根据企业内部文档回答问题等。

2. 学习基础理论与概念：掌握大语言模型原理、Prompt工程方法、对话管理框架、工具调用机制（Tool Use）、知识检索与增强（Retrieval-Augmented Generation, RAG）等关键理念。

3. 选择技术栈与框架：选择适合的LLM（如开源的LLaMA、ChatGLM，或API驱动的OpenAI GPT-4）、开源框架（如LangChain）以及相关工具（如向量数据库）构建Agent能力。

4. 系统架构与管道搭建：设计Agent的输入输出接口、上下文管理策略、数据存储及检索模块、工具调用模块、对话策略模块等。

5. 集成与部署：完成原型开发后，将Agent系统集成到实际的服务端架构中，并确保安全性、可控性与可扩展性。

6. 测试与迭代优化：通过不断测试用户体验、回答的准确性和交互流程