概览-必看（持续更新中）
第1章 零基础入门厘清 AI Agent 与普通聊天机器人的本质区别，破解常见认知误区，系统了解从 Prompt、RAG 到 Agent 的技术演进路径，并掌握
学习 AI 大模型算法的顺序 （可以忽略， 不合适）
第一步：AI 大模型基本原理、deepseek 部署和应用
第二步：Prompt 工程：设计与优化
第三步：GPU 与 CPU：计算硬件与大模型训练
第四步：API 基础与通过 API 调用大模型
第五步：Cursor 编程 - 从入门到精通
第六步：Embeddings 和向量数据库
第七步：RAG 技术与应用
第八步：LlamaIndex：知识管理与信息检索应用
第九步：LangChain：多任务应用开发
第十步：Function Calling 与跨模型协作
第十一步：Agent 智能体系的设计与应用
第十二步：Fine-tuning 技术与大模型优化
第十三步：Coze 工作原理、应用实例、插件开发实战
第十四步：Dify 本地化部署和应用
第十五步：PyTorch 基础与应用
第十六步：TensorFlow 基础与深度学习实战
第十七步：模型能力评估与项目实战（企业知识库、AI 搜索类应用、智能招聘面试模拟系统）
