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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：

1. 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。
2. 再做出東西：讓模型呼叫工具、跑 Agent Loop、讀文件與記住事情。
3. 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

1. 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。
2. 已經會 Python、Git 與 API：從 Stage 1：LLM 基礎開始。
3. 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。

你現在想做什麼？	建議路線	路線入口
用 Claude Code、Codex、OpenCode 等 CLI Agent 完成工作	Track A — CLI Power User	A1：選一個 CLI Agent
自己寫 Agent、工具迴圈、Workflow 與服務	Track B — Agent Builder	Stage 3：第一個 Agent Loop
只想在日常生活安全使用 AI，暫時不寫程式	日常使用者路線	日常使用者指南

💻 展開：下載到本機

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

Stage	這一步解決什麼？	完成後你能做什麼？
0 · 基礎準備	電腦與基本工具準備好了嗎？	用 Python 呼叫公開 API、讀 JSON（JavaScript Object Notation，程式交換資料常用的文字格式），並用 Git 保存成果
1 · LLM 基礎	LLM、Token、Context 與模型差在哪裡？	呼叫一個 LLM，並依需求選雲端或本機模型
2 · Prompt 設計	怎麼把目標、資料、規則與輸出說清楚？	用固定案例比較 Zero-Shot、One-Shot、Few-Shot 與 CoT（Chain-of-Thought，以中間步驟處理問題的推理提示方法） 的邊界

Track A：使用 CLI Agent 把工作做完

正式順序是 A1 → A2 → Stage 5 → A3 → Stage 8。

順序	這一步解決什麼？	完成後你能做什麼？
A1 · 選一個 CLI Agent	OpenRouter、OpenCode、Pi、Ollama 分別是什麼？	選對工具並完成第一個小任務
A2 · 建立可重複流程	怎麼把規則與步驟留給下一次使用？	寫 Project Instructions、Skill 與可重用工作流程
5 · Claude Code 生態	MCP、Skills、Plugins、Hooks 與 Subagents 怎麼分？	先讀核心 5.1–5.4；5.5–5.8 依工作需要選讀
A3 · 接進真實工作	怎麼安全連接外部工具、CI 與團隊流程？	用最小權限、人工檢查與紀錄完成整合
8 · Agent 操作介面	Agent 怎麼操作瀏覽器、畫面與 Sandbox？	判斷任務該用 CLI、Browser、Computer Use 還是 API

Track B：從零打造 Agent

順序	這一步解決什麼？	完成後你能做什麼？
3 · 工具使用與第一個 Agent Loop	模型怎麼安全呼叫工具並重複下一步？	做出有最大輪數、會驗證參數的 Agent Loop
4 · Workflow Graph 與 Agent 框架	怎麼把多個步驟畫成工作地圖？	選擇 Workflow、Agent、Graph 與 Framework
5 · Claude Code 生態	MCP、Skills、Plugins、Hooks 與 Subagents 怎麼合作？	組合工具、規則與可重用能力
6 · Memory · RAG（Retrieval-Augmented Generation，先找相關資料，再依資料回答）	Agent 怎麼查文件、保存與取回重要資訊？	建立最小 RAG、long-term memory 與 contextual retrieval 流程
7 · Agent 上線工程：可測、可看、可停、可恢復	Agent 怎麼在真實環境穩定運作？	加入 Eval、觀測、預算、Human-in-the-loop（HITL，人工批准）與復原
7.5 · 進階 Agentic 概念地圖	還有哪些進階 Pattern 值得認得？	從 12 個概念選讀 PAR loop、agent-as-judge 等需要的主題
8 · Agent 操作介面	Agent 怎麼操作 API 以外的真實環境？	選擇 Computer Use、Browser Use 或 Code Sandbox

Stage 4 先看懂 Workflow Graph，再用 framework 把它做出來；Stage 7 再加入 Eval、觀測、批准與復原，讓同一張工作圖可以穩定運作。

🔭 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。

完成 A3 或 Stage 7 後，可以開始 Capstone 專案；想記錄進度可使用 PROGRESS.md。

⏱️ 查看時間估算（安排參考，不是截止日期）

• 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

靜態圖

路線	適合誰	你會處理什麼？
🔬 研究人員	研究生、博後、PI	文獻證據、可重現流程、Multi-Agent Review
💻 開發者	軟體工程師	CLI Delegation、Code Review、測試與回復
🎓 教師	老師、講師	備課、回饋、隱私與教學 Prompt
📊 知識工作者	顧問、PM、分析師	Email、會議與報告工作流程
👥 日常使用者	不一定寫程式的 AI 使用者	寫作、學習、隱私與安全使用

💡 怎麼學才不容易卡住？

1. 一次只走一個 Stage：先回答這一章的核心問題。
2. 核心詞與必讀先看：它們會直接用在後面的練習。
3. 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。
4. 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。
5. 做到完成條件再往下走：看懂不等於做得到。

每個 starter.py 都是可執行參考。先看題目與成功條件，再修改一個地方並重跑測試。完整方法見如何使用這份教材。

📚 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。

用途入口什麼時候用？重要性