- 刚接触 agentic AI、需要一条从 LLM 基础到多智能体系统的顺序路径：它把 Stage 0–8 排好了先后，省掉自己判断「先读哪个」的成本；换成零散的 awesome-list 会得到一堆没有依赖关系的链接
- 团队新人 onboarding：按 Track A（CLI 使用者）或 Track B（Agent 开发者）分流，比丢一份内部 wiki 更容易对齐进度
- 教学或内部分享备课：按研究者/开发者/教师等身份分支取材料，240+ 资源已做过初筛，省掉从 arXiv 和博客里翻找的时间
- 想边读边动手：每个阶段带可执行小练习，比纯阅读型 roadmap 多一层验证
awesome-agentic-ai-zh
WenyuChiouMIT活跃维护 有专家点评一份三语（繁中/英文/简中）的 Agentic AI 学习路线图，从 LLM 基础一路讲到多智能体系统，收录 240+ 精选资源和动手示例，适合系统入门 AI Agent。
A trilingual (繁中 / English / 简中) learning roadmap for agentic AI: from LLM basics to multi-agent systems, with 240+ curated resources and hands-on examples. 中文 AI agent 學習地圖。
v2026.10.29-3发布于 2026-10-29 19:28 UTC8,726star +45 / 7 天1,083fork同步于 2026-11-11 05:29 UTC
专家点评
上手难度：入门更新于 2026-11-11一份按阶段排序的中文 Agent 学习路线图，用来替代自己从零拼凑的阅读清单
适用场景
踩坑
- 这不是可安装的软件，clone 下来只有 Markdown；如果预期是
pip install后跑起来，会在第一步就卡住，需要自己打开 stages/00-foundations.md 按顺序读 - 练习要连模型，README 没有统一依赖安装命令，云端还是本机路径由各练习自己说明；环境不一致时得逐个练习读说明，别指望一份 requirements.txt
- 内容按阶段推进，Stage 7.5 这类插入章节说明结构会随作者调整；PROGRESS.md 的时间估算只能当参考，不是承诺
同类对比
如果只想要一份可检索的资源索引而非有顺序的课程，直接用通用的 awesome-agentic-ai 类清单更轻；如果目标是跑通具体框架而不是学概念，直接读 LangGraph / AutoGen 的官方教程比走路线图更快。
git clone https://github.com/WenyuChiou/awesome-agentic-ai-zh.git
cd awesome-agentic-ai-zh 硬件要求按 README 说明
README 未说明
项目说明
由 README 自动翻译提炼三语 AI Agent 学习路线图，从 LLM 基础到多智能体系统，按阶段排好顺序
一份三语（繁中/英文/简中）的 Agentic AI 学习路线图，从 LLM 基础一路讲到多智能体系统，收录 240+ 精选资源和动手示例，适合系统入门 AI Agent。
核心能力
- 按 Stage 0–8 分阶段组织学习路径，含 Stage 7.5 进阶阅读站
- 分 Track A CLI 使用者和 Track B Agent 开发者两条主线
- 按研究者、开发者、教师等五种身份提供分支路线
- 收录 240+ 精选资源并附可执行小练习与名词表
- 用 PROGRESS.md 记录学习进度，附时间估算
容易踩的坑
这是学习路线图而非可安装软件，clone 后需自行打开 stages/00-foundations.md 按路线阅读；练习连接模型时需按各练习说明选择云端或本机路径；README 未给出统一依赖安装命令，需参考零基础设定指南
内容由模型根据 README 生成，可能不完整或不准确，以官方文档为准。看原文 README
- v2026.10.29-3v2026.10.29-3 — 三語正式版 / Trilingual release最新正式版2026-10-29 · 2026-10-29 19:28 UTC
v2026.10.29-3 — 三語正式版 / Trilingual release
繁體中文
reader-experience進階 RAG 先解釋 BM25、向量搜尋與候選資料，再依症狀選方法。用同一批題目比較基線、混合搜尋與加重新排序，記錄 Recall@5、命中率、延遲與成本。保留 13 項方法、6 筆必讀及 12 筆評分資源，並修正手機核心詞排版與 GitHub 粗體。 來源 1learning-safetyStage 5 將 MCP 限制限定於該 server，Stage 8 說明沙箱範圍取決於設定。Stage 6 每題先回專案根目錄，再進入本題資料夾安裝套件與跑本機 Path A；練習 4、5 先準備 Ollama。Path B 為選用，先確認是否使用雲端、供應商、金鑰與費用。 來源 1learning-contentStage 1 在流程與圖示前解釋 Base Model、Instruct Model、模型權重及 Agent 零件，保留訓練方法並標明進階選修。A3 明定輸入與輸出單價皆按每百萬 token 計，兩項 token 數各除以一百萬，並提醒另查其他收費。 來源 1
简体中文
reader-experience进阶 RAG 先解释 BM25、向量搜索与候选资料，再按症状选方法。用同一批题目比较基线、混合搜索与加重新排序，记录 Recall@5、命中率、延迟与成本。保留 13 项方法、6 条必读及 12 条评分资源，并修正手机核心术语排版与 GitHub 粗体。 來源 1learning-safetyStage 5 将 MCP 限制限定于该 server，Stage 8 说明沙箱范围取决于设置。Stage 6 每题先回项目根目录，再进入本题文件夹安装软件包与跑本机 Path A；练习 4、5 先准备 Ollama。Path B 为选用，先确认是否使用云端、供应商、密钥与费用。 來源 1learning-contentStage 1 在流程与图示前解释 Base Model、Instruct Model、模型权重及 Agent 组件，保留训练方法并标明进阶选修。A3 明定输入与输出单价均按每百万 token 计，两项 token 数各除以一百万，并提醒另查其他收费。 來源 1
English
reader-experienceAdvanced RAG explains BM25, vector search and candidates before choosing a method by symptom. Compare baseline, hybrid search and added reranking on the same questions, recording Recall@5, hit rate, latency and cost. All 13 methods, six required readings and 12 rated resources remain visible; mobile core-term layout and GitHub bold rendering are corrected. source 1learning-safetyStage 5 scopes MCP limits to that server; Stage 8 explains that sandbox boundaries depend on configuration. For each Stage 6 exercise, return to the repository root, then enter its folder to install packages and run local Path A. Prepare Ollama first for exercises 4 and 5. Path B is optional; check whether it uses cloud services, its provider, key setup and costs first. source 1learning-contentStage 1 explains Base Model, Instruct Model, model weights and Agent components before the flow and diagram, retaining training methods and marking advanced electives. A3 declares both input and output rates per million tokens, divides each token count by one million, and notes that other charges must be checked separately. source 1
Source commit:
dfcad7aee7f4fa8bd001c70f98cfa1e5d923cddd - v2026.10.29-2v2026.10.29-2 — 三語正式版 / Trilingual release2026-10-29 · 2026-10-29 17:00 UTC
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v2026.10.29-2 — 三語正式版 / Trilingual release
繁體中文
model-informationStage 1 補上 Gemini Carbon 的受限開放狀態與官方價格條件，區分模型公告、指定夥伴存取與一般 API 可用。未知欄位明確標示，三語一致。 來源 1review-governance三語 README 在支持與聯絡附近加入 Greptile 徽章。教材審查規則檢查三語意思、重要資訊展開、來源與手機／桌面排版證據；不自動批准或合併，最終判斷仍由維護者決定。 來源 1 · 來源 2learning-contentStage 0 用七個短步驟說明改文件、Commit、Push、PR 與 Merge。使用本專案真實 Commit、PR 與 Issue 截圖，以紅框和編號指認欄位；三語各有標註版本。核心詞、主練習及 18 筆評分資源維持展開。 來源 1reader-experience修正十處閱讀卡點：統一 Capstone 入口、補齊環境與資料夾步驟，說明練習全對時怎麼繼續，並指明要展開哪張表。先解釋 Recall@k 與命中率，再使用指標；進階 RAG 按症狀選路，保留完整名詞。Subagent 教法提醒確認實際平行狀態，雲端遷移細節收合，但預算與安全提醒保持可見。 來源 1release-policy今後正式 Release 只發布繁體中文、簡體中文與英文說明，不產生或附上 PDF。移除 PDF 開關、建置及上傳步驟，發布前後確認附件清單為空；內容與連結檢查、main SHA 鎖定及 Environment 批准照常保留。手動匯出工具獨立保留。 來源 1
简体中文
model-informationStage 1 补上 Gemini Carbon 的受限开放状态与官方价格条件，区分模型公告、指定伙伴访问与一般 API 可用。未知字段明确标注，三语一致。 來源 1review-governance三语 README 在支持与联系附近加入 Greptile 徽章。教材审查规则检查三语含义、重要信息展开、来源与手机／桌面排版证据；不自动批准或合并，最终判断仍由维护者决定。 來源 1 · 來源 2learning-contentStage 0 用七个短步骤说明改文档、Commit、Push、PR 与 Merge。使用本项目真实 Commit、PR 与 Issue 截图，以红框和编号指认字段；三语各有标注版本。核心术语、主练习及 18 条评分资源保持展开。 來源 1reader-experience修正十处阅读卡点：统一 Capstone 入口、补齐环境与文件夹步骤，说明练习全对时怎么继续，并指明要展开哪张表。先解释 Recall@k 与命中率，再使用指标；进阶 RAG 按症状选路，保留完整术语。Subagent 教法提醒确认实际并行状态，云端迁移细节折叠，但预算与安全提醒保持可见。 來源 1release-policy今后正式 Release 只发布繁体中文、简体中文与英文说明，不生成或附加 PDF。移除 PDF 开关、构建及上传步骤，发布前后确认附件列表为空；内容与链接检查、main SHA 锁定及 Environment 批准照常保留。手动导出工具独立保留。 來源 1
English
model-informationStage 1 adds Gemini Carbon access limits and official pricing conditions, distinguishing the announcement, selected-partner access and general API availability. Unknown fields are labeled explicitly in all three languages. source 1review-governanceThe three READMEs add a Greptile badge near support and contact. Curriculum review rules check matching meaning, visible important material, sources and mobile/desktop layout evidence. Reviews do not automatically approve or merge; the maintainer makes the final decision. source 1 · source 2learning-contentStage 0 uses seven short steps to explain document edits, Commit, Push, PR and Merge. Real project Commit, PR and Issue screenshots use red boxes and numbers, with a labeled version for each language. Core terms, the main exercise and 18 rated resources remain visible. source 1reader-experienceFixes ten reader-flow problems: align Capstone entry rules, fill in environment and folder steps, explain how to continue after all answers are correct, and identify which table to expand. Recall@k and hit rate are explained before use; advanced RAG routes start with symptoms and retain the full terminology. Subagent guidance asks readers to verify actual parallel execution. Cloud migration details are collapsed while budget and safety warnings remain visible. source 1release-policyFutur
- v2026.10.29v2026.10.29 — 三語正式版 / Trilingual release2026-10-29 · 2026-10-29 03:21 UTC
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v2026.10.29 — 三語正式版 / Trilingual release
繁體中文
maintenance複查上版 11 個無法驗證的連結，區分可讀頁面、登入入口與反爬蟲阻擋，未發現確定失效。三語改用 Arena 現行路徑及 DeepLearning.AI 課程 canonical URL；不把受阻連結改列成功，也不放寬掃描基線。 來源 1reader-experience三語課程選路表在手機逐項使用完整寬度，英文按完整單字換行；桌面保留三欄比較。保留所有選路、課程入口、13 筆精選課程、原有星等、費用限制與查核日期，重要資訊維持展開。 來源 1learning-contentStage 0 學習目標後新增可見核心詞表，白話區分 Python、Terminal、CLI、Shell、資料格式與 GitHub，以及 Commit、Push、PR、Merge。三語圖解和本專案真實 Commit 截圖說明作者、時間、訊息、SHA、History 與 Diff，並區分 Commit 和 Push 時間。保留整合練習及 18 筆評分資源。 來源 1reader-experience三語資源表置中、說明靠左、同類分類合併，repo 只顯示專案名稱。主頁與角色入口留足名稱欄，文件站手機及平板逐項閱讀，桌面保留多欄比較。全站 Markdown 掃描後修正粗體星號外露；章名、來源、星等、限制與重要資訊維持可見。 來源 1reader-experience三語 README 移除角色圖旁獨立的「靜態圖」連結及重複的 starter.py 操作段落，保留角色圖、文件站停止動畫功能與完整使用指南。動態全球排名徽章放在 README 頂部徽章區附近；可點擊的 Star History 曲線圖放在支持與聯絡之後、License 之前。本版只發布三語說明，不產生或附上 PDF。 來源 1
简体中文
maintenance复查上版 11 个无法验证的链接，区分可读页面、登录入口与反爬虫阻挡，未发现确定失效。三语改用 Arena 当前路径及 DeepLearning.AI 课程 canonical URL；不把受阻链接改列成功，也不放宽扫描基线。 來源 1reader-experience三语课程选路表在手机逐项使用完整宽度，英文按完整单词换行；桌面保留三栏比较。保留所有选路、课程入口、13 笔精选课程、原有星级、费用限制与核查日期，重要信息保持展开。 來源 1learning-contentStage 0 学习目标后新增可见核心词表，白话区分 Python、Terminal、CLI、Shell、数据格式与 GitHub，以及 Commit、Push、PR、Merge。三语图解和本项目真实 Commit 截图说明作者、时间、消息、SHA、History 与 Diff，并区分 Commit 和 Push 时间。保留综合练习及 18 笔评分资源。 來源 1reader-experience三语资源表居中、说明靠左、同类分类合并，repo 只显示项目名称。主页与角色入口留足名称栏，文档站手机及平板逐项阅读，桌面保留多栏比较。全站 Markdown 扫描后修正粗体星号外露；章节名、来源、星级、限制与重要信息保持可见。 來源 1reader-experience三语 README 移除角色图旁独立的「静态图」链接及重复的 starter.py 操作段落，保留角色图、文档站停止动画功能与完整使用指南。动态全球排名徽章放在 README 顶部徽章区附近；可点击的 Star History 曲线图放在支持与联系之后、License 之前。本版只发布三语说明，不生成或附加 PDF。 來源 1
English
maintenanceRechecks the previous release's 11 unverified links, distinguishing readable pages, sign-in pages and anti-bot blocks; none was confirmed broken. All three languages use current Arena paths and canonical DeepLearning.AI course URLs. Blocked links are not relabeled as verified, and scan baselines are not relaxed. source 1reader-experienceThe trilingual course picker uses full-width entries on phones and wraps English at whole-word boundaries; desktop keeps a three-column comparison. All routes, course entrances, 13 curated courses, ratings, cost limits and verification dates remain, with important information visible. source 1learning-contentStage 0 adds a visible glossary after its learning goals, explaining Python, Terminal, CLI, Shell, data formats, GitHub, Commit, Push, PR and Merge in plain language. Trilingual diagrams and a real project commit screenshot explain author, date, message, SHA, History and Diff, distinguishing commit time from push time. The integrated exercise and 18 rated resources remain. source 1reader-experienceTrilingual resource tables are centered, explanatory text is left-aligned, matching categories are merged, and repository labels show project names. Homepage and role-entry tables give names enough space; the docs site stacks entries on phones and tablets while preserving desktop comparisons. A repository-wide Markdown scan fixes exposed bold markers. Full chapter names, sources, ratings, limits and important information re
- v2026.10.26v2026.10.26 — 三語正式版 / Trilingual release2026-10-26 · 2026-10-26 23:51 UTC
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v2026.10.26 — 三語正式版 / Trilingual release
繁體中文
learning-contentStage 1 三語加入 GPT-6.1 Terra 的 API 型號、國際價格、快取與長上下文計費條件，說明工具支援及使用限制。選模型的簡短入口保持展開；完整型號與價格留在收合詳表。 來源 1learning-contentStage 1 三語更新 Kimi K3.1 Pro／Highspeed 的 API 型號、國際價格、快取及工具呼叫限制。區分 API 已可用與完整權重尚待公布，補上 K2 新帳號截止及預定退役資訊。只更新 GPT／Kimi 查核日期，保留 18 家模型與本機練習；未呼叫付費 API。 來源 1maintenanceGitHub Actions 的 actions/setup-python 由 7.0.0 更新至 7.1.0，固定完整 commit SHA。Python 版本、工作流程觸發條件與權限不變。本版只發布三語說明，不產生或附上 PDF。 來源 1
简体中文
learning-contentStage 1 三语加入 GPT-6.1 Terra 的 API 型号、国际价格、缓存与长上下文计费条件，说明工具支持及使用限制。选模型的简短入口保持展开；完整型号与价格留在折叠详表。 來源 1learning-contentStage 1 三语更新 Kimi K3.1 Pro／Highspeed 的 API 型号、国际价格、缓存及工具调用限制。区分 API 已可用与完整权重尚待公布，补上 K2 新账号截止及预定退役信息。只更新 GPT／Kimi 核查日期，保留 18 家模型与本地练习；未调用付费 API。 來源 1maintenanceGitHub Actions 的 actions/setup-python 从 7.0.0 更新至 7.1.0，固定完整 commit SHA。Python 版本、工作流程触发条件与权限不变。本版只发布三语说明，不生成或附加 PDF。 來源 1
English
learning-contentStage 1 adds GPT-6.1 Terra API IDs, international pricing, caching and long-context billing conditions in all three languages, with tool support and usage limits. The short model-selection guide stays visible; full IDs and pricing remain in the expandable reference. source 1learning-contentStage 1 refreshes Kimi K3.1 Pro/Highspeed API IDs, international pricing, caching and tool-calling limits in all three languages. It distinguishes available APIs from full weights that are still pending, and explains the K2 cutoff for new accounts and planned retirement. Only GPT/Kimi verification dates change; all 18 model families and local exercises remain. No paid API calls were made. source 1maintenanceGitHub Actions updates actions/setup-python from 7.0.0 to 7.1.0, pinned to a full commit SHA. Python versions, workflow triggers and permissions stay unchanged. This release publishes trilingual notes without generating or attaching PDFs. source 1
Source commit:
d3d8da377d005abf80340cdc36a1b3315a950b21 - v2026.10.24v2026.10.24 — 三語正式版 / Trilingual release2026-10-24 · 2026-10-24 01:29 UTC
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v2026.10.24 — 三語正式版 / Trilingual release
繁體中文
learning-contentStage 1 三語更新 DeepSeek Flash 1017／Pro 0813、舊 alias 與尖離峰條件。Decisions 改列正式可用，補上請求與計費界線；Clef 作為自架決策模型選讀。保留 18 家模型詳表與 Ollama 起點，判斷不等於動作授權；未宣稱實跑模型。 來源 1learning-content日常使用者路線新增 Instinct、Tab、Tomo、Poke 與 Claude Duet，個人 Agent 組由 3 筆增為 8 筆。明示資格、隱私與人工核准界線；Duet 限美國 Pro／Max 研究預覽與候補邀請。連接前四問、方案與記憶提醒直接可見；未實測產品。 來源 1 · 來源 2learning-content三語 Memory 資源加入 TencentDB Agent Memory，說明四種資產分工、固定版本授權來源與自架連網限制。15 筆資源維持 8／3／4 分組；更新完整 267 筆 repository 快照，保留 API 的 NOASSERTION 值，不宣稱效能或隔離已驗證。 來源 1reader-experience五條角色路線三語資源表改為分類＋完整說明兩欄，保留日常使用者 23 筆與另外四條路線合計 56 筆。文件站手機分類改為橫向標題，每筆用滿閱讀寬度；桌面保留合併分類。用途、星等與限制不收合、不截斷、不縮字；GitHub 原生預覽限制另說明。 來源 1 · 來源 2reader-experienceAdvanced RAG、Agent Memory 與 Stage 6 三語改為分類＋完整資源說明，保留每語 12／15／9 筆及合併分類。用途、學習內容、星等與限制直接可見；repo 顯示短名稱，原始連結、授權與查核日期不變，並加入逐欄回歸檢查。 來源 1reader-experience三語課程表保留 13 筆與 3／6／2／2 分組，改為分類＋完整說明。語言、費用、學習成果、證書限制與星等直接展開；來源、課名與查核日期不變，新增欄位及三語排版回歸檢查。 來源 1 · 來源 2reader-experienceCLI 指南、A2 與 A3 三語保留每語 9／16／18 筆與合併分類，改為分類＋完整說明。9 個 CLI 工具直接展開，OpenRouter／Ollama 補充另收合。保留星等、登入、模型、權限、安全界線與原來源；同步可見字數基線與排版回歸檢查。 來源 1 · 來源 2
简体中文
learning-contentStage 1 三语更新 DeepSeek Flash 1017／Pro 0813、旧 alias 与峰谷时段条件。Decisions 改列正式可用，补上请求与计费边界；Clef 作为自托管决策模型选读。保留 18 家模型详表与 Ollama 起点，判断不等于动作授权；未宣称实际运行模型。 來源 1learning-content日常使用者路线新增 Instinct、Tab、Tomo、Poke 与 Claude Duet，个人 Agent 组由 3 项增为 8 项。明确资格、隐私与人工批准边界；Duet 限美国 Pro／Max 研究预览与候补邀请。连接前四问、方案与记忆提醒直接可见；未实测产品。 來源 1 · 來源 2learning-content三语 Memory 资源加入 TencentDB Agent Memory，说明四种资产分工、固定版本授权来源与自托管联网限制。15 项资源保持 8／3／4 分组；更新完整 267 项 repository 快照，保留 API 的 NOASSERTION 值，不宣称性能或隔离已经验证。 來源 1reader-experience五条角色路线三语资源表改为分类＋完整说明两列，保留日常使用者 23 项与另外四条路线合计 56 项。文档站手机分类改为横向标题，每项用满阅读宽度；桌面保留合并分类。用途、星级与限制不折叠、不截断、不缩字；GitHub 原生预览限制另作说明。 來源 1 · 來源 2reader-experienceAdvanced RAG、Agent Memory 与 Stage 6 三语改为分类＋完整资源说明，保留每语 12／15／9 项及合并分类。用途、学习内容、星级与限制直接可见；repo 显示短名称，原始链接、授权与核查日期不变，并加入逐列回归检查。 來源 1reader-experience三语课程表保留 13 项与 3／6／2／2 分组，改为分类＋完整说明。语言、费用、学习成果、证书限制与星级直接展开；来源、课程名与核查日期不变，新增列及三语排版回归检查。 來源 1 · 來源 2reader-experienceCLI 指南、A2 与 A3 三语保留每语 9／16／18 项与合并分类，改为分类＋完整说明。9 个 CLI 工具直接展开，OpenRouter／Ollama 补充另行折叠。保留星级、登录、模型、权限、安全边界与原来源；同步可见字数基线与排版回归检查。 來源 1 · 來源 2
English
learning-contentStage 1 refreshes DeepSeek Flash 1017 / Pro 0813, legacy aliases and peak/off-peak conditions. Decisions is listed as generally available with request and billing boundaries; Clef is an optional self-hosted decision-model reading. The 18-family reference and Ollama starting point remain. Decisions do not
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awesome-agentic-ai-zh
🤖 一張從「AI Agent 是什麼」走到「能做出可靠系統」的學習地圖
先選一條路，再一步一步走。重要概念、動手練習與精選資源都幫你排好順序。
📱 手機閱讀請使用線上文件站。
🎯 這份地圖幫你做什麼？
AI Agent（AI 代理人）是「能為了人的目標，自己判斷下一步並採取行動的 AI 系統」。人給它目標後，它會看目前情況、選擇下一步，必要時使用工具，再依結果繼續、修正、停止，或把控制權交還給人。它可以自動替人完成工作，但只能在人給的規則與權限內行動。只回答一次的聊天機器人，或每一步都固定寫好的腳本，不一定是 Agent。這個 repo 不要求你一開始就懂所有名詞，而是帶你依序完成三件事：
- 先懂基礎：LLM（Large Language Model，能讀寫語言的模型）、Prompt、API（Application Programming Interface，讓程式呼叫服務的介面） 與 Token 是什麼。
- 再做出東西：讓模型呼叫工具、跑 Agent Loop、讀文件與記住事情。
- 最後做得可靠：加入權限、Eval、人工批准、觀測與失敗復原。
這裡的角色是學習路線圖 + 精選資源 + 可直接執行的小練習。需要完整章節時，我們會帶你去官方文件、Datawhale Hello-Agents 或對應的 Cookbook，不重寫另一套百科全書。需要連模型時，每個練習會再說明雲端或本機路徑。
章節中的重要技術詞第一次出現時會先用白話說明，再保留正式英文。忘記某個詞時，直接查名詞表。
🚀 現在就開始
- 完全沒寫過程式：從 Stage 0：基礎準備開始；API 或 CLI Agent 不熟時，搭配零基礎設定指南。
- 已經會 Python、Git 與 API：從 Stage 1：LLM 基礎開始。
- 還不確定要走哪條路：先看下面的 Track A／Track B 選擇表。
走 Track A 或 Track B 前，先確認 Stage 0–2；只走日常使用者路線的人可以直接打開角色指南。
git clone https://github.com/WenyuChiou/awesome-agentic-ai-zh.git
cd awesome-agentic-ai-zh
下載後先開啟 stages/00-foundations.md，或依上表直接前往適合你的第一站。
從 Stage 0 到 Stage 8，另有 Stage 7.5 閱讀站
這張地圖共有 8 個主題 Stage + Stage 0 準備關 + Stage 7.5 進階閱讀站，也就是 10 個學習站。Track A／B 讀者先確認 Stage 0–2 共用基礎；已經會 Python、Git 與 API 的人可以跳過 Stage 0。日常使用者可以直接走角色指南。
共用基礎：Stage 0–2
Track A：使用 CLI Agent 把工作做完
正式順序是 A1 → A2 → Stage 5 → A3 → Stage 8。 Stage 8 建議接著學，不擋 Track A Capstone。
Track B：從零打造 Agent
Stage 4 先看懂 Workflow Graph，再用 framework 把它做出來；Stage 7 加入 Eval、觀測、批准與復原，讓流程穩定運作。
🔭 學習順序：Stage 2 Prompt → Stage 3 Agent Loop → Stage 4 Workflow Graph／Framework → Stage 5 工具與規則 → Stage 6 Context Engineering → Stage 7 production。Prompt、Context、Harness、Loop、Graph 會一起工作；它們不是五層，也不是互相取代的產品世代。
Track A 完成 A3 後，可開始 Capstone 專案。Track B 則先完成 Stage 8（含 Stage 7.5）。用 PROGRESS.md 記錄進度。
- Track A：約 8–10 週。重點是使用現成 CLI Agent 完成工作。
- Track B：主幹約 16–22 週；每週投入 5–8 小時時，通常需要 5–7 個月。
- Stage 5 是工具與規則 Hub：Track A 看怎麼用，Track B 看怎麼組合。
- Stage 8 是操作介面 Hub：Track A 看怎麼委派，Track B 看怎麼接進自己的 Agent。
時程只是安排參考。先完成眼前的一步，不需要一次讀完整張地圖。
依你的身分繼續走
💡 怎麼學才不容易卡住？
- 一次只走一個 Stage：先回答這一章的核心問題。
- 核心詞與必讀先看：它們會直接用在後面的練習。
- 直接複製第一個指令：先跑不連網的測試，不必抄一份空白檔案。
- 一次只改一件事：改完立刻再跑測試，才知道是哪個改動造成結果。
- 做到完成條件再往下走：看懂不等於做得到。
📚 先收藏的學習入口
這裡只放最常用入口；完整清單在 RESOURCES.md。星號表示學習優先順序，不是專案排行榜。
🤝 一起改進這張地圖
- 內容錯誤、失效連結或過時資訊：請開 Issue。
- 想補一個專案或學習資源：請附上「它教哪個 Stage 的什麼」。
- 準備送 PR：先看 CONTRIBUTING.md 與寫作規範。
- 最近更新內容：查看 CHANGELOG.md。
你可以修正文字、補三語鏡像、回報缺少的主題，或長期維護一個 Stage／角色路線。新增 GitHub 專案連結時，自動檢查會協助查看封存狀態、License 與最近更新；是否收錄仍由 maintainer 依學習價值判斷。
完整角色與規則見 CONTRIBUTORS.md。
🙏 重要啟發與相關專案
- Datawhale Hello-Agents — 適合需要完整章節與深度實作的讀者。
- Datawhale 社群 — 中文機器學習共學社群，提供許多可靠的學習入口。
- liyupi/ai-guide — 偏向廣度資源庫；本 repo 則負責安排學習順序。
@misc{awesome_agentic_ai_zh_2026,
title = {awesome-agentic-ai-zh: A Structured Learning Roadmap for Agentic AI},
author = {Chiou, Wenyu},
year = {2026},
url = {https://github.com/WenyuChiou/awesome-agentic-ai-zh}
}
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這份學習地圖採 MIT 授權，會繼續免費公開。一般問題與建議請使用 Issue；需要私下聯絡時可寄信至 [email protected]。
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