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学习计划

2026/8/5 17:11:46

#knowledge#foundations#study-plan

一条涵盖五个模块（基础、反思、工具、评估、规划与多智能体）的学习路径，配有「学习—构建—观察—评估—反思」的每周例行流程。

学习计划

推荐的五模块学习路径

阶段重点交付物通过标准
1基础与任务分解一个确定性的多步骤工作流运行轨迹展示出每一步及其停止条件
2反思「起草—评审—修订」循环配对评估结果优于直接生成的基线
3工具两个安全的只读工具Schema、校验、错误处理与日志均已测试
4评估与错误分析任务级与组件级评估套件有优先级排序的错误表能驱动一次可衡量的修复
5规划与多智能体模式有边界的顶点项目规划预算、权限、拓扑结构与回归测试均通过

每周例行流程

  1. 学习： 阅读一节内容，并在不看笔记的情况下复述其中的概念。
  2. 构建： 实现一个能运行的最小示例。
  3. 观察： 保存完整的运行轨迹，并为其中的决策添加注释。
  4. 评估： 至少运行五个有代表性的用例和一个对抗性用例。
  5. 反思： 记录一次失败、它最早的成因，以及下一步要做的实验。

设计决策顺序

Rendering diagram…

学习地图

本页是「DeepLearningAI > Agentic AI」系列的第 1 / 40 页。这是本系列的第一页。读完后可继续阅读「课程概览」。编号为 1.1-5.7 的 37 篇课程页面都共享同一套模板——状态、契约、控制、可观测性与评估，完整介绍见 1.1 课程概览——因此本页默认你已了解这一结构，重点讲解该主题特有的内容。

动手实践——分步指南

用五阶段表格规划你学习本系列的节奏，每个模块完成后再进入下一模块，并执行每周的「学习—构建—观察—评估—反思」流程。

三大推荐资源

  1. 1
    Claude Docs: Prompt Engineering Overview

    Anthropic's official guidance on structuring prompts and multi-step model interactions.

    https://docs.claude.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview

  2. 2
    DeepLearning.AI Course Catalog

    The broader DeepLearning.AI curriculum this study guide's structure is organized around.

    https://www.deeplearning.ai/courses/

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