GitFeed
Back to feed

WenyuChiou/awesome-agentic-ai-zh

WenyuChiou/awesome-agentic-ai-zh
398
+73/day
34
PythonAI/ML

AI Agent 中文學習地圖 — 從零開始的結構化學習路徑，每階段有必做練習跟必修閱讀。三語對照（繁中／简中／English）。歡迎社群一起貢獻、優化內容。

From the README

繁體中文 | 简体中文 | English

awesome-agentic-ai-zh

🤖 AI Agent 學習地圖 — 從基本 LLM 概念到自己打造多 agent 系統

結構化 7 階段學習路徑，從「LLM 是什麼、token 怎麼算」一路到 multi-agent 編排、本地部署，每階段都有必做的 動手練習、必修閱讀、精選 project

🎯 專案介紹

這個專案是為想學習 AI 或 AI agent 的人設計的。

本 repo 把網路上散落各處的高品質專案、教材、動手練習、必修閱讀蒐集起來，按從零開始、循序漸進的順序整理成 7 個階段——每階段都會清楚指出該學什麼、必做哪些 動手練習、推薦哪幾個 project、進入下一階段前該檢查什麼。

走完整條路線，你會從「LLM 使用者」進階到「agent 系統建構者」——能看懂 framework 在做什麼、能設計多 agent 協作、能寫自己的 MCP server。

📋 目錄

📚 快速開始

線上閱讀

本地下載

git clone 
cd awesome-agentic-ai-zh
# 從 stages/00-foundations.md 開始

✨ 你會收穫什麼？

  • 📖 完全免費 — MIT 授權，所有內容開放共學
  • 🗺️ 兩條學習路徑 — Track A（CLI Power User）給「想 USE 現成 CLI agent」的人；Track B（Agent Builder）給「想 BUILD 自己 agent」的人。共用 Stage 0-2 基礎
  • 🛠️ 必做動手練習 — 每階段都有 1-5 個 mini project（題目 + 成功標準，自己動手寫，不是現成 demo），光看不練不算學會
  • 🎯 精選 145+ 個 projects — 每個都附星等推薦、適合誰、教什麼、怎麼跑（含本地 LLM 執行：Ollama、llama.cpp、LocalAI、MLX）
  • 🌏 中文 / 英文雙語 — 繁中為主、英文版完整對照
  • 🎓 不只「框架」、還有「Claude Code 生態」 — MCP / Skills / Plugins / SDK 完整堆疊
  • 🔬 5 條依使用者分流的延伸路線 — 研究員 / 開發者 / 老師 / 知識工作者 / 日常使用者
  • ⏱️ 預估時程寫清楚 — 主幹最少 14-19 週、現實 5-6 個月（每週 5-8 hr）

🗺️ 學習地圖（兩條學習路徑）

走完 Stage 0-2（共用基礎） 之後，依你的目的選一條學習路徑：

  • Track A — CLI Power User：你想用現成的 CLI agent（Claude Code、Codex、OpenCode、Gemini CLI 等）把工作做順、效率拉高，不打算自己從零寫 agent。3 個 sub-stage（A1-A3）。
  • Track B — Agent Builder：你想從零打造自己的 agent——學 framework、寫 ReAct、設計 multi-agent。Stage 3-7 是主路線。

兩條學習路徑不互斥——多數人是先走 A 把 CLI 用起來，再回到 B 學內部運作；或反過來也行。Stage 5（Claude Code 生態）兩條路徑都會用到。

共用基礎（Stage 0-2）

| Stage | 主題 | 關鍵內容 | 預估時程 | |---|---|---|---| | 0 | 基礎準備 | Python · CLI · git · API · JSON | 1-2 週 | | 1 | LLM 入門 | token · API · 各家 LLM 比較 · 本地 LLM | 1 週 | | 2 | Prompt 設計 | 系統 prompt · few-shot · CoT | 1-2 週 |

Track A — CLI Power User（想用 CLI 把事情做完）

| Stage | 主題 | 關鍵內容 | 預估時程 | |---|---|---|---| | A1 | CLI Agent 入門 + 選擇 | 6 主流 CLI 比較 · 安裝 · 第一次跑 | 1 週 | | A2 | CLI Workflow Patterns | CLAUDE.md · slash command · 多步驟拆解 | 1-2 週 | | A3 | Integration & Production | MCP 接 CLI · CI 自動化 · cost / observability | 1-2 週 |

Track A 預估總時程：3-5 週（含 Stage 0-2 約 6-8 週）。核心參考：resources/cli-agents-guide.md。

Track B — Agent Builder（從零打造 agent）

| Stage | 主題 | 關鍵內容 | 預估時程 | |---|---|---|---| | 3 ⭐ | Tool Use & Agent 入門 | function cal

View on GitHub