『AI技术小黑板』EP06：智能体AI进阶路线图

<p>本期播客作为<strong>《智能体AI全栈课程》第六讲，</strong>聚焦<strong>智能体 AI 时代核心人才的实战驱动路线图。</strong>路线图第一步强调<strong>生成式 AI 基础</strong>，要求熟悉主流大型语言模型（LLM）并关注多智能体系统。第二步强调<strong>深入掌握 Python 及其核心科学计算库</strong>，如 NumPy、Pandas 和深度学习框架 TensorFlow/PyTorch。接下来的第三步是探索和掌握尖端的<strong>智能体框架</strong>，如 Crew AI、AutoGPT 和 Devin AI，以实现自主工作流。第四步则侧重于 <strong>LangChain 和 RAG（检索增强生成）的实战应用</strong>，强调通过项目实践连接外部数据。最后，路线图建议通过 <strong>GitHub 社区参与、实习和持续阅读最新 AI 研究论文</strong>来保持知识前沿并积累经验。</p>