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别被术语吓到，
一棵树看懂 AI Agent

把 Agent 想成一位刚入职的数字同事：大模型是大脑，Prompt 是任务说明，上下文是工作台，工具是双手，评估则是绩效考核。

12核心模块

4学习阶段

0%当前进度

AI AGENT会思考，也会行动目标 → 思考 → 使用工具 → 检查结果

01大模型大脑

04工具双手

03上下文工作记忆

10工程化安全护栏

一句话理解

普通聊天机器人只负责回答，Agent会为了目标自己拆任务、查资料、调用工具，并根据结果继续行动。

01 / KNOWLEDGE TREE

从树根到树冠，逐层建立认知

不用一次学完。先点开感兴趣的节点，理解“它解决什么问题”。

基础认知系统能力协作编排生产落地点击节点查看通俗解释

◎

目标做出可靠的 Agent 产品

02 / ROADMAP

学习进度0 / 12

BEGINNER'S METAPHOR

复杂概念换个说法，立刻就没那么陌生。

🧠LLM = 员工的大脑

懂很多，但也会记错和胡说。

📋Prompt = 工作说明书

说得越清楚，返工通常越少。

🗂️Context = 当前办公桌

桌面有限，放太多资料反而找不到重点。

🛠️Tools = 员工的工具箱

搜索、发邮件、查数据库都靠它。

📚RAG = 随手可查的资料库

不靠死记，而是做事前先找证据。

📊Evaluation = 绩效考核

不只看答没答，还看是否正确、稳定、安全。

03 / TOPIC QUIZ

共 20 个专题、100 道题。建议先选正在学习的模块，答完后再根据解析回看知识树。