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## 极限1天速通（12小时）

* \[ ] 0-2h：第1-3章 基础速览
* \[ ] 2-5h：第4-7章 核心实践 ⭐
* \[ ] 5-8h：第8-10章 高级技能
* \[ ] 8-10h：第11-12章 评估训练
* \[ ] 10-12h：案例快速浏览

## 每日必做

* \[ ] 📖 先读理论，理解概念
* \[ ] 💻 必须动手运行代码
* \[ ] 📝 记录重点与疑问
* \[ ] 🔧 尝试修改参数观察变化

## 重点章节（优先投入时间）

* \[ ] ⭐⭐⭐ **第七章** - 构建自己的Agent框架（核心）
* \[ ] ⭐⭐⭐ **第四章** - 经典范式（基础）
* \[ ] ⭐⭐ **第八章** - 记忆与检索（实用）
* \[ ] ⭐⭐ **实战案例** - 综合应用

## Day 1 - 基础篇：智能体与语言模型基础

* \[ ] 阅读前言，了解项目背景与学习路径 (15min)
* \[ ] 第一章 初识智能体 - 理解Agent定义、类型、范式 (45min)
* \[ ] 第二章 智能体发展史 - 从符号主义到LLM驱动 (30min)
* \[ ] 第三章 大语言模型基础 - Transformer、提示工程、主流LLM (60min)
* \[ ] 运行配套代码 `code/chapter1-3` 中的示例 (30min)
* \[ ] 整理笔记，记录核心概念 (15min)
* \[ ] 能用自己的话解释什么是智能体
* \[ ] 了解 Agent 的三种核心范式
* \[ ] 理解 LLM 的基本原理与局限性

## Day 2 - 单体篇：智能体经典范式

* \[ ] 第四章 智能体经典范式构建 (90min)
  \- \[ ] ReAct 范式原理与实现
  \- \[ ] Plan-and-Solve 范式
  \- \[ ] Reflection 反思机制
* \[ ] 动手实现 ReAct Agent (60min)
* \[ ] 运行 `code/chapter4` 代码，调试理解 (45min)
* \[ ] 尝试修改参数，观察行为变化 (30min)
* \[ ] 总结三种范式的适用场景 (15min)
* \[ ] 成功运行 ReAct Agent 示例
* \[ ] 理解 Thought-Action-Observation 循环
* \[ ] 能区分三种范式的适用场景

## Day 3 - 单体篇：平台与框架

* \[ ] 第五章 基于低代码平台的智能体搭建 (60min)
  \- \[ ] Coze 平台实践
  \- \[ ] Dify 平台实践
  \- \[ ] n8n 平台实践
* \[ ] 任选一个平台搭建简单Agent (30min)
* \[ ] 第六章 框架开发实践 (60min)
  \- \[ ] AutoGen 框架
  \- \[ ] AgentScope 框架
  \- \[ ] LangGraph 框架
* \[ ] 运行 `code/chapter6` 中的框架示例 (45min)
* \[ ] 对比不同框架的优劣 (15min)
* \[ ] 至少在一个低代码平台创建过Agent
* \[ ] 运行过 LangGraph 或 AutoGen 示例
* \[ ] 了解不同框架的设计理念

## Day 4 - 单体篇：构建你的Agent框架 ⭐

* \[ ] 第七章 构建你的Agent框架 - 完整阅读 (90min)
* \[ ] 跟随教程从零搭建框架骨架 (90min)
* \[ ] 实现核心组件 (120min)
  \- \[ ] LLM 调用封装
  \- \[ ] Tool 工具系统
  \- \[ ] Memory 记忆模块
  \- \[ ] Agent 主循环
* \[ ] 运行完整示例，测试框架功能 (60min)
* \[ ] 调试问题，深入理解每行代码 (60min)
* \[ ] 记录框架设计思路 (30min)
* \[ ] 拥有一个可运行的自主Agent框架
* \[ ] 理解框架各模块职责
* \[ ] 能扩展新功能

## Day 5 - 高级篇：记忆与上下文

* \[ ] 第八章 记忆与检索 (90min)
  \- \[ ] 记忆系统架构
  \- \[ ] RAG 检索增强生成
  \- \[ ] 向量存储实践
* \[ ] 在自研框架中实现 Memory 模块 (60min)
* \[ ] 第九章 上下文工程 (75min)
  \- \[ ] 情境理解
  \- \[ ] 上下文压缩
  \- \[ ] 长对话管理
* \[ ] 运行 `code/chapter8-9` 示例 (45min)
* \[ ] 测试记忆与上下文功能 (30min)
* \[ ] 实现了基础的 Memory 模块
* \[ ] 理解 RAG 原理
* \[ ] 掌握上下文管理技巧

## Day 6 - 高级篇：协议、训练与评估

* \[ ] 第十章 智能体通信协议 (60min)
  \- \[ ] MCP 协议解析
  \- \[ ] A2A 协议
  \- \[ ] ANP 协议
* \[ ] 第十一章 Agentic-RL (90min)
  \- \[ ] SFT 监督微调
  \- \[ ] GRPO 算法
  \- \[ ] LLM 训练实战
* \[ ] 第十二章 智能体性能评估 (60min)
  \- \[ ] 评估指标
  \- \[ ] 基准测试
  \- \[ ] 评估框架
* \[ ] 运行配套代码示例 (60min)
* \[ ] 尝试评估自己的Agent (30min)
* \[ ] 了解主流通信协议
* \[ ] 知道如何训练 Agent
* \[ ] 能评估 Agent 性能

## Day 7 - 实战篇：综合案例 ⭐

* \[ ] 第十三章 智能旅行助手 (60min)
  \- \[ ] 需求分析
  \- \[ ] MCP 多Agent协作实现
* \[ ] 第十四章 自动化深度研究智能体 (60min)
  \- \[ ] DeepResearch 复现
  \- \[ ] 自动化研究流程
* \[ ] 第十五章 构建赛博小镇 (60min)
  \- \[ ] Agent + 游戏
  \- \[ ] 社会动态模拟
* \[ ] **任选一个案例完整实现** (120min)
  \- \[ ] 阅读源码
  \- \[ ] 本地运行
  \- \[ ] 功能测试
  \- \[ ] 扩展改进
* \[ ] 第十六章 毕业设计 (60min)
  \- \[ ] 规划个人项目
  \- \[ ] 设计多Agent系统架构
* \[ ] 一周学习总结与笔记整理 (30min)
* \[ ] 完成至少一个综合案例
* \[ ] 规划好毕业设计
* \[ ] 具备独立开发多Agent系统能力

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