万字总结：成为 Agent 工程师的学习线路
作者面试一家 AI+Web3 公司失败后，获得面试官分享的《Agent工程师入门指南》，并结合自己的学习心得整理成一条完整的 Agent 工程师学习路线。内容涵盖 LLM 基础（Transformer、Token、上下文窗口、采样参数、API 协议、流式输出、结构化输出、工具调用、Embedding）、Prompt Engineering（Zero-shot/Few-shot、CoT、ReAct、Reflexion）以及 RAG（文档解析、分块、检索与重排）等核心知识。每个知识点都附有学习文档链接、项目要求和验收标准，帮助学习者系统掌握 AI 应用开发技能并检验学习成果。
