Sunday 的面试指南
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程序员 Sunday · 从基础到应用开发

Agent 大模型 0 到 1 系统课

从大模型基础、RAG、MCP，到 LangChain、LangGraph 与多 Agent 应用开发

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01

大语言模型与 AI 应用基础

11 节 · 本章全文免费

  1. 1.1从聊天机器人开始认识大语言模型免费阅读
  2. 1.2AI、机器学习、深度学习与大语言模型有什么区别？免费阅读
  3. 1.3大语言模型如何生成内容免费阅读
  4. 1.4Token 是什么？大模型如何处理文本免费阅读
  5. 1.5深入大模型调用原理：Prompt、Message 与模型输入免费阅读
  6. 1.6大模型上下文管理：Context Window 与 Context Budget免费阅读
  7. 1.7大模型幻觉与生成随机性：Temperature 能解决什么？免费阅读
  8. 1.8普通模型、推理模型与多模态模型如何选择免费阅读
  9. 1.9深入 Transformer：大模型为什么能理解上下文与生成内容免费阅读
  10. 1.10大模型基础如何写进简历？常见面试问题与回答思路免费阅读
  11. 1.11大模型基础练习题：Token、上下文与模型幻觉免费阅读
02

RAG 原理、向量数据库、混合检索与 Rerank

14 节 · 本章全文免费

  1. 2.1为什么模型需要 RAG：从手动补充资料到最小检索增强生成免费阅读
  2. 2.2Embedding 实战：用向量实现 RAG 语义检索免费阅读
  3. 2.3向量检索原理与实现：距离度量、相似度与 TopK免费阅读
  4. 2.4RAG 文档处理：解析、清洗、分块与版本更新免费阅读
  5. 2.5向量数据库选型与实践：Milvus 和 Zilliz Cloud免费阅读
  6. 2.6RAG 混合检索原理：BM25、向量召回与融合排序免费阅读
  7. 2.7实战：使用 Milvus 实现 BM25 与混合检索免费阅读
  8. 2.8RAG 查询优化：Query Rewrite 与 Multi-Query免费阅读
  9. 2.9RAG Rerank 重排：候选文档精排与上下文压缩免费阅读
  10. 2.10RAG 答案生成：来源引用与拒答机制如何实现？免费阅读
  11. 2.11RAG 质量评估：Recall@K、MRR 与 Faithfulness免费阅读
  12. 2.12实战：构建支持文档更新、权限隔离与混合检索的企业知识库免费阅读
  13. 2.13RAG 项目如何写进简历？常见面试问题与回答思路免费阅读
  14. 2.14RAG 练习题：向量检索、混合检索与质量评估免费阅读
03

MCP 原理、Tool Calling 与能力连接

12 节 · 每节约 15% 免费试读

  1. 3.1MCP 原理、Tool Calling 与能力连接：章介绍试读
  2. 3.2Tool Calling 工具调用实战：手写循环调用链试读
  3. 3.3MCP 原理：Host、Client、Server 与能力发现试读
  4. 3.4MCP Server 能力建模：Tools、Resources、Prompts 与 Inspector 验证试读
  5. 3.5MCP Host 实战：工具发现、Schema 映射与调用循环试读
  6. 3.6MCP 连接方式：stdio、Streamable HTTP 与远程调用试读
  7. 3.7MCP 退款审核实战：人工确认、长任务与 MCP Apps试读
  8. 3.8企业售后 MCP 实战（上）：项目演示与结构拆解试读
  9. 3.9企业售后 MCP 实战（中）：权限隔离与幂等写入试读
  10. 3.10企业售后 MCP 实战（下）：长任务、MCP Apps 与 Agent Host试读
  11. 3.11MCP 项目如何写进简历？常见面试问题与回答思路试读
  12. 3.12MCP 练习题：Tool Calling、协议架构与工具调用试读
04

Agent 执行原理、任务规划与失败恢复

10 节 · 每节约 15% 免费试读

  1. 4.1Agent 执行原理、任务规划与失败恢复：章介绍试读
  2. 4.2ReAct Agent 原理：推理、行动、观察与工具调用试读
  3. 4.3Agent 任务规划：从 ReAct 到 Plan-and-Execute试读
  4. 4.4Agent Runtime：运行状态、执行预算与终止条件试读
  5. 4.5Agent 结果校验：空结果、证据冲突与失败恢复试读
  6. 4.6AI 编程 Agent 实战（上）：项目演示、运行与需求试读
  7. 4.7AI 编程 Agent 实战（中）：ReAct、任务计划与执行控制试读
  8. 4.8AI 编程 Agent 实战（下）：失败恢复、人工确认与执行轨迹试读
  9. 4.9Agent 项目如何写进简历？常见面试问题与回答思路试读
  10. 4.10Agent 练习题：ReAct、任务规划与失败恢复试读
05

LangChain 核心能力、运行原理、源码解析与生态详解

15 节 · 每节约 15% 免费试读

  1. 5.1LangChain 生态与源码解析：章节导读试读
  2. 5.2Agent 框架如何选型？核心能力与设计差异试读
  3. 5.3LangChain 核心组件：模型、消息、工具与 Runnable试读
  4. 5.4LangChain createAgent 原理：执行循环与流式输出试读
  5. 5.5LangChain Agent 数据隔离：State 与 Runtime Context试读
  6. 5.6LangChain Middleware 原理：Hook、请求拦截与结果校验试读
  7. 5.7LangGraph 状态图执行模型：State Channel、节点调度与条件分支试读
  8. 5.8LangChain × LangGraph 分层编排：组合确定性流程与自主 Agent试读
  9. 5.9LangChain createAgent 源码（上）：初始化与状态 Schema试读
  10. 5.10LangChain createAgent 源码（中）：Middleware 与图编译试读
  11. 5.11LangChain createAgent 源码：模型调用与 Middleware 执行试读
  12. 5.12LangChain createAgent 源码：ToolNode 与工具执行循环试读
  13. 5.13LangChain 生态：Deep Agents、LangSmith 与集成包试读
  14. 5.14LangChain 与 LangGraph 项目如何写进简历和面试？试读
  15. 5.15LangChain 与 LangGraph 练习题：组件、状态与执行流程试读
06

Agent Memory、会话恢复与 Agentic RAG

12 节 · 每节约 15% 免费试读

  1. 6.1Agent Memory 导读：从聊天记录到可用记忆试读
  2. 6.2Agent 短期记忆与会话恢复：Thread 和 Checkpointer试读
  3. 6.3Agent 上下文压缩：消息裁剪、自动摘要与 Context Compaction试读
  4. 6.4Agent 长期记忆：Store、用户画像与跨会话保存试读
  5. 6.5记忆提取：Agent 应该记住什么，什么时候写入试读
  6. 6.6Agent 记忆更新与遗忘：去重、冲突修正和删除试读
  7. 6.7Agent 记忆召回：如何选择本次回答需要的信息？试读
  8. 6.8Agentic RAG：按需检索、多轮补查与证据判断试读
  9. 6.9AI 面试教练 Agent 实战（上）：训练流程与会话恢复试读
  10. 6.10AI 面试教练 Agent 实战（中）：记忆提取、用户画像与更新试读
  11. 6.11AI 面试教练 Agent 实战（下）：跨会话复测与 Agentic RAG试读
  12. 6.12Agent Memory 如何写进简历？常见面试问题与回答思路试读
07

企业 Agent 工作流：DDD、LangGraph 持久化执行与 Human-in-the-Loop

9 节 · 每节约 15% 免费试读

  1. 7.1Agent 持久化工作流导读：暂停、修改与继续执行试读
  2. 7.2Agent 业务建模与 DDD：领域模型和审核规则设计试读
  3. 7.3LangGraph 持久化执行：服务重启后如何恢复 Agent？试读
  4. 7.4LangGraph 人工审核：暂停、批准、修改与恢复工作流试读
  5. 7.5Agent 工作流失败恢复：部分成功与局部重做试读
  6. 7.6AI 演示文稿 Agent 实战（上）：项目运行与功能演示试读
  7. 7.7AI 演示文稿 Agent 实战（中）：大纲审核与持久化执行试读
  8. 7.8AI 演示文稿 Agent 实战（下）：失败续做、局部修改与 PPTX 导出试读
  9. 7.9Agent 持久化工作流如何写进简历和面试？试读
08

复杂任务 Agent：Skills、Workspace 与多 Agent 协作

11 节 · 每节约 15% 免费试读

  1. 8.1多 Agent 协作导读：互动剧情游戏制作项目试读
  2. 8.2Deep Agents 入门：为什么复杂任务需要 Agent Harness试读
  3. 8.3Agent Workspace：复杂任务为何需要文件化上下文？试读
  4. 8.4Agent Skills：把剧情设计方法封装成按需加载的可复用能力试读
  5. 8.5多 Agent 协作：Router、Handoff、Supervisor 与 Subagent 应该怎样选择试读
  6. 8.6多 Agent 结果治理：任务委派、产物契约与 Reviewer 返工闭环试读
  7. 8.7AI 剧情游戏 Agent 实战（上）：项目运行与功能演示试读
  8. 8.8AI 剧情游戏 Agent 实战（中一）：Workspace、Skills 与主 Agent试读
  9. 8.9AI 剧情游戏 Agent 实战（中二）：Subagent 任务委派试读
  10. 8.10AI 剧情游戏 Agent 实战（下）：一致性审核、返工与游戏构建试读
  11. 8.11多 Agent 项目如何写进简历？常见面试问题与回答思路试读

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第一章大语言模型与 AI 应用基础、第二章 RAG 的所有文章和习题均可全文阅读，不需要扫码解锁。

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