Agent For Dummies

面向 Agent、RAG、大模型与计算机基础的学习笔记，兼顾快速入门、知识梳理和日常查阅。

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这里整理了个人学习过程中积累的笔记，内容覆盖 Agent 应用、大模型原理、机器学习、408八股。

笔记会持续更新。部分内容可能尚不完整或已经过时，欢迎指出问题、补充资料，或提出更清晰的讲解方式。

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如果你是第一次阅读，可以按下面的顺序了解 Agent 应用的基本组成：

1. Agent 基础与进阶：了解 Agent 的核心概念、工作方式与常见设计。
2. Function Calling、MCP、Skills：认识模型如何调用工具，以及相关协议与能力组织方式。
3. RAG：学习如何为模型提供外部知识与检索能力。

也可以通过页面顶部的搜索框，按主题或关键词查找笔记。

文档目录

编号	笔记	主要内容
01	Agent 基础与进阶	Agent 概念、架构、ReAct、工作流、多 Agent 与常见框架。
02	Function Calling、MCP、Skills	模型怎样调用工具，以及三者分别解决什么问题。
03	RAG	文档切分、向量检索、重排与 RAG 流程。
04	Transformer 基础	Attention、QKV、Encoder/Decoder 等基础。
↳	Self-Attention	QKV、注意力权重、矩阵运算与多头注意力。
↳	Transformer	编码器、解码器、位置编码、FFN 与训练。
05	模型微调	微调、LoRA、QLoRA、DPO。
06	常用 AI 概念	评估、Token、采样、Embedding 等高频概念。
07	常见大模型	LLM、VLM 与常见模型速览。
08	机器学习	聚类、分类、回归、集成学习等。
09	Elasticsearch	Elasticsearch、MySQL 与检索基础。
10	全栈基础	Web、Redis、FastAPI 等常用知识。
11	操作系统、计算机网络	TCP/IP、HTTP、进程、线程、协程。
12	VLM 评测	多模态与自动驾驶相关评测指标。
13	harness	Agent 运行环境、Harness Engineering 与长期任务管理。
14	Hermes Agent	Agent Loop、上下文、记忆、Gateway 与定时任务。
15	NLP 基础	词向量、神经网络、RNN、机器翻译与预训练。

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