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📢 更新说明：AI 不停，更新不止。本仓库将伴随 AI 大模型技术栈持续进化，坚持 开源、系统化、长期更新。模型、框架、Agent、实战项目，都会随着生态变化持续完善和升级。它不只是帮你入门，而是陪你一路成长，从零基础到能真正落地。

目前 概念篇 已全部更新完毕，两个完整实战项目也已更新完毕：NL2SQL + LangGraph 实战项目 电商问数（源码仓库）已于 5 月 3 日完成。DeepAgents 多智能体实战项目 深度研搜（源码仓库）已于 5 月 17 日完成。你可以点击更新日志，了解最新仓库动态。

市面上 AI 大模型应用内容很多，但绝大多数是碎片化帖子、收费训练营等；本仓库就是让你不用先花大几千甚至上万，也能系统进入大模型应用开发。若对你有帮助，欢迎 Star ⭐~

🎯 面栈 MianStack｜程序员面试题库天花板

真面经，好答案。面试之前，先来面栈。打造全网最有价值的程序员面试题库！

• 真面经，抓高频：按公司、岗位看真实问法，重点练面试官反复问的题。
• 好题解，讲透彻：结合原理、代码、图解与追问，帮你接住「展开讲讲」。
• 项目面，有底气：拆架构、看选型、读源码，配简历示例与场景化答法。

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🤝 项目赞助

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✨ 教程亮点

• 🌱 全网首个系统开源的 AI 智能体教程：这是一套长期维护的 AI 大模型应用开发路线图。市面上不缺零散帖子，也不缺收费训练营，但真正系统、持续更新，并且覆盖 教程 + 源码 + 实战项目 + 面试题库 的 AI 大模型应用教程极少。本仓库要做的就是把这条路线公开、做深、做完整，陪你从入门、进阶、项目实战一路成长。
• 🧭 一条线拉通大模型应用全栈：从大模型与提示词，到低代码（Coze/Dify）与代码框架（LangChain/LangGraph），再到企业级 RAG/Agent、微调与工程规范——按知识体系统一编排，完整链路闭环，适合系统吃透而不是碎片化收藏。
• 🐍 聚焦 Python 生态，直击 Agent 工程：很多课程会围绕 Spring AI、langchain4j 展开，更偏 Java 技术栈。本教程主线聚焦 Python + LangChain + LangGraph，直接对齐当下 AI Agent / 大模型应用开发最常用的工程路线。
• 📘 零基础能进，工程师也能深挖：整套教程按由浅入深的方式编排，先把大模型、Agent、RAG、MCP、Tool Calling 这些核心概念讲透，再进入源码、框架、部署和项目设计。少讲玄学黑话，多讲“为什么这么设计、代码怎么跑、项目怎么落地”。
• 💼 企业级实战，对标「能干活」：以电商问数、深度研搜、掌柜智库、电商小二等为主线，串起意图解析、多源知识、转人工、复盘与监控；把 多路召回、评测、观测、成本、护栏 放进真实语境里练。写简历、讲项目有抓手、不空泛。
• ✅ 每个案例都以“能跑起来”为标准：不只是讲概念或贴伪代码，而是尽量提供可运行案例、源码、环境说明和常见问题排查。案例内容均按人工实际跑通的思路整理，帮助你少踩坑、尽快上手。
• 📚 教程源码面试，三位一体能跑通：不止「看完」，还能「跑通」更能「答出来」——可运行案例与源码、提示词模板与部署思路，拒绝「只讲概念」。面试题库按培训班与 JD 常见能力域拆题，其中有相当一部分题目整理自大厂真实面试题、公开面经与高频追问场景，适合转岗/应届集中复盘。
• 🚀 面向 2026，持续进化且硬核：技术栈与高频问法会随生态迭代，对齐「AI 应用开发工程师」万元级培训课表维度；不只告诉你“学什么”，还告诉你“怎么做项目、怎么讲项目、怎么答面试”。若有用，Star 即打赏 ⭐。

🛠 技术栈概览

🎯 你学完能收获什么？

• 可上线的项目能力，能独立交付 AI Agent 应用（从环境到部署），从「只会调 API」进阶到能落地的工程实践。
• 体系化的架构表达，能讲清楚 RAG、Agent、MCP 等设计与取舍，面试与简历里经得起追问。
• 面试与 JD 对齐，独立 面试题库，与正文题号互链，按岗位能力域组织问法与答法，适合应届与转岗梳理口径。
• 工程化与简历素材，企业向案例与多路召回、观测、成本等表述，项目可演示、可写进简历。
• 可检索的知识地图，成体系目录 + 案例源码，与常见「智能体 / 应用开发」课表维度对齐，便于对照补缺，少踩「只看过文章没跑过」的坑。
• 明确的岗位对标，可胜任 AI 应用开发工程师、AI Agent 工程师、AI 自动化流程开发及 AI 产品技术负责人等方向；尤其适合前端 / 后端 / 产品等背景转型 AI 与智能体开发。

📚 教程大纲（节选）

完整导航见 教程目录大纲 与 在线文档。

这份大纲不是固定目录。后续将伴随 AI 技术栈继续演进，新的核心知识点、新框架和新项目实践会继续并入这条路线中。

01 大模型基础能力构建

02 企业低代码平台开发与项目实战

03 大模型核心开发框架

04 企业级 RAG / Agent 项目实战

已完成实战项目推荐：

• 电商问数（源码仓库）：不是简单的 SQL 生成 Demo，而是把 MySQL、LangGraph、Qdrant、Elasticsearch、FastAPI 等知识点放进同一条可运行的智能问数链路里。
• 深度研搜（源码仓库）：不是普通聊天框，而是围绕开放研究任务，把主智能体调度、子智能体分工、多来源资料检索、文件生成交付和前后端实时联动做成一条完整闭环。