从0到1打造AI学习体系,从LLM到Multi-Agent
从 0 到 1,我打造了一套 AI 学习体系 —— 11 个模块,全部开源
From LLM fundamentals to Multi-Agent collaboration, each concept comes with a runnable Demo + interactive web page. This might be the most comprehensive AI engineering learning path I’ve ever seen.
为什么做这个项目
2026 年,AI 工具爆发式增长。Claude Code、Codex、Cursor 让编程门槛降到前所未有的低。但一个尴尬的事实是:
大多数人只会用,不会懂。
- 用过 LangChain,但说不清 Runnable 和 Chain 的区别
- 用过 MCP,但不知道 JSON-RPC 是怎么通信的
- 用过 Agent,但 ReAct 循环的原理一知半解
我也经历过这个阶段。Prompt 贴来贴去,Demo 跑起来就觉得自己学会了。直到有一次,我想自己设计一个 Agent 系统,才发现自己什么都没真正理解。
于是我决定:从头把 AI 工程的核心概念全部学一遍。 学一个,写一个 Demo。学一个,写一篇教学指南。学一个,做一个交互网页。
半年后,这个仓库诞生了。
项目全景

整个项目包含 11 个渐进式模块,从 LLM 基础一路到 Multi-Agent 架构设计:
基础阶段:打好地基
| 模块 | 学什么 | 亮点 |
|---|---|---|
| 001 LLM 基础 | API 调用、Token 机制、Temperature | 交互式 Playground |
| 002 Prompt 工程 | Few-shot、CoT、模板设计 | 大量实战 Prompt 示例 |
| 003 Embedding | 文本向量化、语义相似度 | sentence-transformers 真实模型 |
| 004 Vector DB | ChromaDB 入门、向量检索 | 主流向量数据库横向对比 |
进阶阶段:掌握框架
| 模块 | 学什么 | 亮点 |
|---|---|---|
| 005 RAG | 5 步渐进式检索增强生成 | 从最简到生产级 |
| 006 LangChain | 7 大核心概念 | 用 LCEL 重构 RAG 管道 |
| 007 LangGraph | StateGraph → Supervisor 模式 | 多 Agent 图编排 |
| 008 MCP | Tool Calling 标准化协议 | 手写 MCP Server + Claude Code 集成 |
高级阶段:架构思维
| 模块 | 学什么 | 亮点 |
|---|---|---|
| 009 Agent 设计 | ReAct → Memory → Reflection | 三阶段渐进 Demo |
| 010 Multi-Agent | PM+Architect+Coder+Reviewer | LangGraph Supervisor 协作 |
| 011 AI Coding | Context Engineering + Spec Driven | 17 个模板文件开箱即用 |
这个项目有什么不一样
市面上 AI 学习资料很多,但这个项目有三个设计原则:
1. 必须可运行
每一行教学代码都经过 AST 语法验证。不是"示意代码",不是"伪代码"。复制下来,配好 API Key,就能跑。
$ cd 007-langgraph-learning
$ python langgraph_demo.py --demo 3
🧭 [Supervisor] → researcher
🔬 [Researcher] 开始研究...
──▶ [Supervisor] → writer
✍️ [Writer] 撰写草稿...
──▶ [Supervisor] → reviewer
🔍 [Reviewer] 审查代码...
评分: 9/10 → approved
✅ 多 Agent 协作完成!
2. 每个模块配交互网页
文字学习 + 可视化理解。11 个模块都有独立的 深色主题交互网页,多 Tab 切换,概念对比表格,架构流程图。

3. 渐进式深入
每个 Demo 都是 Phase 1 → Phase 2 → Phase 3 的结构:
- Phase 1:最简实现,跑通核心逻辑
- Phase 2:加入进阶功能
- Phase 3:接近生产级
不会一上来就让你看 500 行复杂代码。
学习路径可视化
项目主页用了一个百叶窗式交互来展示学习路径——鼠标划过每个模块会自动展开,11 个模块按颜色分区,从冷色系基础概念过渡到暖色系高级主题。

哪些人适合看
- AI 初学者 —— 从 001 开始,按顺序学,每个概念都有清晰解释
- 有经验的开发者 —— 跳到感兴趣的模块,Demo 代码就是最好的文档
- 想学 AI Coding 的团队 —— 011 模块提供了完整的
project_template/,可以直接复制到新项目使用 - 在准备技术分享的人 —— 教学指南的结构就是最好的 PPT 提纲
如果你也在学 AI 工程,欢迎 Star ⭐ 和提 Issue。
GitHub 仓库:github.com/barryness/cc-ai-learning
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