Kimberly(@king1818888):当下研究AI Agent，很多人都会陷入信息过载的困境，海量资料摆在眼前，很难梳理出清晰的起步方向。 Claude Code、Codex、Hermes Agent、MCP、Skills、RAG、Memory、Multi-Agent……层出不穷的新概念与新项目持续涌现。分享一个实用开源项目 awesome-agentic-ai-zh，很值得收藏。它整合240+ AI项目、77+ MCP与Skills资源、23套实操案例，形成一套完整的Agentic AI学习路线图。整体规划两条学习主线：偏向实操，日常运用各类Agent工具 → CLI实战使用者希望深度自研，从零搭建智能体 → Agent开发者整套路线循序渐进，覆盖LLM基础、提示词工程、工具调用，再拓展到RAG、记忆模块、MCP协议、多智能体体系、设备操控能力。这份清单最大的优势，在于梳理好了循序渐进的学习次序，能够明确每个阶段的学习重点，不用漫无目的地搜集技术名词。链接放在评论区。正在深耕 Claude Code、Codex、AI Agent 的朋友，可以保存下来慢慢研究。精简备选版本当下研究AI Agent很容易被海量信息淹没，难以理清学习顺序。 Claude Code、Codex、MCP、RAG、多智能体等新技术持续更新，入门门槛无形中抬高。开源项目 awesome-agentic-ai-zh 整理了一套完整学习地图。汇总240+项目、大量MCP工具以及实战案例，区分工具使用者、自研开发者两条路线。知识点由浅入深，规划好学习先后顺序，帮大家避开盲目搜集资料的问题。研究AI Agent可以收藏

2026.08.20 06:08

当下研究AI Agent，很多人都会陷入信息过载的困境，海量资料摆在眼前，很难梳理出清晰的起步方向。 Claude Code、Codex、Hermes Agent、MCP、Skills、RAG、Memory、Multi-Agent……层出不穷的新概念与新项目持续涌现。分享一个实用开源项目 awesome-agentic-ai-zh，很值得收藏。它整合240+ AI项目、77+ MCP与Skills资源、23套实操案例，形成一套完整的Agentic AI学习路线图。整体规划两条学习主线：偏向实操，日常运用各类Agent工具 → CLI实战使用者希望深度自研，从零搭建智能体 → Agent开发者整套路线循序渐进，覆盖LLM基础、提示词工程、工具调用，再拓展到RAG、记忆模块、MCP协议、多智能体体系、设备操控能力。这份清单最大的优势，在于梳理好了循序渐进的学习次序，能够明确每个阶段的学习重点，不用漫无目的地搜集技术名词。链接放在评论区。正在深耕 Claude Code、Codex、AI Agent 的朋友，可以保存下来慢慢研究。精简备选版本当下研究AI Agent很容易被海量信息淹没，难以理清学习顺序。 Claude Code、Codex、MCP、RAG、多智能体等新技术持续更新，入门门槛无形中抬高。开源项目 awesome-agentic-ai-zh 整理了一套完整学习地图。汇总240+项目、大量MCP工具以及实战案例，区分工具使用者、自研开发者两条路线。知识点由浅入深，规划好学习先后顺序，帮大家避开盲目搜集资料的问题。研究AI Agent可以收藏