Awesome Agentic AI (ZH) — 7-Stage Learning Map

简介

这份 AI Agent 中文学习地图把资料按 7 阶段整理，包含 145+ 精选项目与每阶段 1-5 个动手练习，并提供 Track A/B 两条路线与繁中/简中/英文对照，同时给出 14-19 周（现实 5-6 个月）学习时程估算。

• 适合谁： 希望从 LLM 基础系统学到多 agent 与 MCP 的学习者
• 可搭配： 以 Markdown 为主；繁中/简中/英文；包含练习与项目推荐
• 准备时间： 30–45 分钟起步

实战建议

• 量化信息：路线分为 7 个阶段，并提供两条 Track（CLI Power User 与 Agent Builder）。
• 量化信息：精选 145+ 项目，并给出主干 14–19 周（现实 5–6 个月、每周 5–8 小时）的估算。

主要内容

更适合落地的用法：

1. 先跑完 Stage 0–2 的共同基础，再按目标选 Track A（会用 CLI agent）或 Track B（从零构建 agent）。
2. 把每阶段的“动手练习”当验收标准：做完再进入下一阶段。
3. 建议做周度学习日志：记录做了什么、卡在哪里、怎么解决；agent 相关技能的进步离不开显式复盘。

如果目标是尽快用好 Claude Code/Codex 提升效率，优先走 Track A；要做系统与编排能力则走 Track B。

FAQ

只有中文吗？ 答：不是；README 显示有繁中、简中和英文对照版本。

先走哪条路线？ 答：多数人先走 Track A 把 CLI 用起来，再回到 Track B 学系统构建更高效。

大概需要多久？ 答：仓库给出的估算是主干 14–19 周；现实通常是每周 5–8 小时持续 5–6 个月。