两周，如何快速入门Agent开发
我是在10月份第一次真正看到“Agent”的潜力。\
当时就一个念头——这玩意儿，未来肯定有戏。
于是我决定试试看。
问题是，我不会啊。
那怎么办？
不会，就自己学。
于是我开始刷B站的Agent入门教程。
看了两三天，大概知道了：Agent可以用Java，也可以用Python开发。
Java有框架，Python有个更火的框架——LangChain。
我对比了一下，最后选了LangChain。
原因很简单：
它更成熟、更强大。
其实我之前虽然经常接触Python，但真没写过几行。
看别人写的倒是能看懂个八九成。
可问题也不少：
为什么Python不用定义变量类型？
为什么没有大括号？
为什么函数里老有个“self”？
为什么数组、列表、字典这些看起来都没名字？
于是我和AI聊了两个小时。
就两个小时，彻底打通了我的奇经八脉，算是对Python了解比较通透了。
从那一刻开始，我发现：
“会写代码的，不怕不会语言；有AI在身边，不怕没人教。”
Python通了之后，我就开始系统整理LangChain的知识。
因为——
学会LangChain，其实就等于学会了Agent开发。
LangChain开发，其实比Java开发还简单。
本质就是“调包”——调用别人已经写好的模块和API。
只要搞清楚LangChain有哪几块，怎么组合就行。
LangChain主要包含以下几部分：
- Prompt模板：让模型“更听话”，最大化减少幻觉。
- Tool工具：让Agent“能动手”，能查天气、能联网、能执行。
- 记忆（Memory）：让对话具备“连续性”，像真人一样对话。
只要主要这几块吃透，Agent开发也就没啥难的了。
要是你现在就在做智能体相关项目，那真能直接上手。
当然，如果你暂时还没有工作，那就多准备几个项目：
比如智能聊天机器人、RAG知识库系统，再了解下模型微调、上下文管理、MCP协议……
这些都是面试时能加分的技能点。
如果这些都准备齐全，
找个月薪2～3万的Agent开发岗，问题不大。
回头看这一路，
从不会，到能写Agent，
从陌生的Python，到熟悉的LangChain，
我发现：
“学AI，不是看谁懂原理，而是看谁敢上手。”
“AI不会替代你，但会替代不愿学习的你。”
现在，我正在把这一路的学习整理成系统文档，
包括LangChain架构、Agent核心逻辑、及以后项目实战。
如果你也想入门Agent，
文档在文末，自取即可。
一些我在学习过程中的感悟
- 先相信，再行动。
很多事不是学会了才去做，而是做着做着就会了。 - 从0到1最难，但那一步跨过去，世界就变了。
