从 0 到 1,我打造了一套 AI 学习体系 —— 11 个模块,全部开源

From LLM fundamentals to Multi-Agent collaboration, each concept comes with a runnable Demo + interactive web page. This might be the most comprehensive AI engineering learning path I’ve ever seen.


为什么做这个项目

2026 年,AI 工具爆发式增长。Claude Code、Codex、Cursor 让编程门槛降到前所未有的低。但一个尴尬的事实是:

大多数人只会用,不会懂。

  • 用过 LangChain,但说不清 Runnable 和 Chain 的区别
  • 用过 MCP,但不知道 JSON-RPC 是怎么通信的
  • 用过 Agent,但 ReAct 循环的原理一知半解

我也经历过这个阶段。Prompt 贴来贴去,Demo 跑起来就觉得自己学会了。直到有一次,我想自己设计一个 Agent 系统,才发现自己什么都没真正理解。

于是我决定:从头把 AI 工程的核心概念全部学一遍。 学一个,写一个 Demo。学一个,写一篇教学指南。学一个,做一个交互网页。

半年后,这个仓库诞生了。


项目全景

在这里插入图片描述

整个项目包含 11 个渐进式模块,从 LLM 基础一路到 Multi-Agent 架构设计:

基础阶段:打好地基

模块 学什么 亮点
001 LLM 基础 API 调用、Token 机制、Temperature 交互式 Playground
002 Prompt 工程 Few-shot、CoT、模板设计 大量实战 Prompt 示例
003 Embedding 文本向量化、语义相似度 sentence-transformers 真实模型
004 Vector DB ChromaDB 入门、向量检索 主流向量数据库横向对比

进阶阶段:掌握框架

模块 学什么 亮点
005 RAG 5 步渐进式检索增强生成 从最简到生产级
006 LangChain 7 大核心概念 用 LCEL 重构 RAG 管道
007 LangGraph StateGraph → Supervisor 模式 多 Agent 图编排
008 MCP Tool Calling 标准化协议 手写 MCP Server + Claude Code 集成

高级阶段:架构思维

模块 学什么 亮点
009 Agent 设计 ReAct → Memory → Reflection 三阶段渐进 Demo
010 Multi-Agent PM+Architect+Coder+Reviewer LangGraph Supervisor 协作
011 AI Coding Context Engineering + Spec Driven 17 个模板文件开箱即用

这个项目有什么不一样

市面上 AI 学习资料很多,但这个项目有三个设计原则:

1. 必须可运行

每一行教学代码都经过 AST 语法验证。不是"示意代码",不是"伪代码"。复制下来,配好 API Key,就能跑。

$ cd 007-langgraph-learning
$ python langgraph_demo.py --demo 3

  🧭 [Supervisor] → researcher
  🔬 [Researcher] 开始研究...
  ──▶ [Supervisor] → writer
  ✍️  [Writer] 撰写草稿...
  ──▶ [Supervisor] → reviewer
  🔍 [Reviewer] 审查代码...
      评分: 9/10 → approved
  ✅ 多 Agent 协作完成!

2. 每个模块配交互网页

文字学习 + 可视化理解。11 个模块都有独立的 深色主题交互网页,多 Tab 切换,概念对比表格,架构流程图。

在这里插入图片描述

3. 渐进式深入

每个 Demo 都是 Phase 1 → Phase 2 → Phase 3 的结构:

  • Phase 1:最简实现,跑通核心逻辑
  • Phase 2:加入进阶功能
  • Phase 3:接近生产级

不会一上来就让你看 500 行复杂代码。


学习路径可视化

项目主页用了一个百叶窗式交互来展示学习路径——鼠标划过每个模块会自动展开,11 个模块按颜色分区,从冷色系基础概念过渡到暖色系高级主题。

在这里插入图片描述


哪些人适合看

  • AI 初学者 —— 从 001 开始,按顺序学,每个概念都有清晰解释
  • 有经验的开发者 —— 跳到感兴趣的模块,Demo 代码就是最好的文档
  • 想学 AI Coding 的团队 —— 011 模块提供了完整的 project_template/,可以直接复制到新项目使用
  • 在准备技术分享的人 —— 教学指南的结构就是最好的 PPT 提纲

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GitHub 仓库:github.com/barryness/cc-ai-learning

在线阅读:barryness.github.io/cc-ai-learning

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