AI Agent开发需要学习六类核心技术：大模型与提示词、知识库RAG、工作流、工具调用、Python与API、测试与部署。零基础不必同时深入所有方向，可以先完成一个知识助手，再逐步增加工具、权限和异常处理。

学习顺序应围绕可运行项目展开。职坐标AI Agent课程先让学员理解模型输入输出，再连接企业资料和业务接口；后续项目继续训练日志、测试和交付。

一 大模型和提示词基础

学员先理解模型怎样接收上下文、生成结果以及受哪些参数影响。提示词需要明确角色、任务、输入、输出格式和边界，避免只使用模糊指令。

练习时可以固定同一组问题，对比不同提示词的结果。记录变化原因，比追求一次写出完美提示词更有价值。

二 RAG知识库技术

三 工作流和Agent设计

工作流把复杂任务拆成多个节点。常见节点包括意图识别、参数收集、条件判断、知识检索、工具调用、结果生成和异常处理。

Agent设计要说明何时调用知识库、何时使用工具、何时停止任务。流程越清楚，调试时越容易确定问题出现在哪个节点。

四 Python与API工具调用

五 测试决定Agent能否稳定使用

· 正常问题是否完成目标任务

· 口语化表达是否识别正确意图

· 缺少参数时是否继续询问

· 资料没有答案时是否停止推测

· 工具失败时是否进入备用路径

· 不同用户是否遵守数据权限

六 部署和运行基础

Agent完成后还要连接模型服务、数据库、知识库和企业接口。学习者需要理解环境变量、端口、容器、日志和账号权限，才能把应用从开发页面带到稳定环境。

这部分与FDE能力相连。Agent开发人员理解部署条件后，能够更准确地与实施和运维人员沟通。

七 职坐标课程怎样组织技术栈

职坐标AI Agent课程用一个个项目串联Prompt、RAG、Workflow、Agent、Python和工具调用。学员在知识助手中学习检索，在业务Agent中学习接口，在综合项目中完成异常与权限测试。

职坐标培训强调保存工作流、接口说明、测试集和问题修复记录，让技术学习能够对应Agent开发岗位的实际任务。

常见问题

学Agent需要先学机器学习吗

入门可以先学习应用流程、知识库和工具，后续再根据方向深入模型原理。

不会Python可以开始吗

可以先使用可视化工作流，同时补充Python与API基础。

RAG和工作流哪个先学

先完成简单知识库问答，再用工作流组织多步骤任务更容易理解。

Agent项目为什么要测试异常

真实用户会缺少参数，接口也会超时，异常测试能防止系统给出错误结果。

用项目串联Agent技术栈

职坐标AI Agent课程把大模型、知识库、工作流、工具、Python和测试放进连续实训。学习者可以从一个可运行知识助手开始，逐步进入企业业务Agent。