node.js和nest.js做智能体开发需要会哪些东西✅ 一、学习路线图（从零到上线）我把大模型应用开发拆成 6 个

✅ 一、学习路线图（从零到上线）

我把大模型应用开发拆成 6 个阶段：

阶段 1：基础能力（Node.js + TS）

JavaScript ES6+
TypeScript（类型、泛型、类、装饰器）
Node.js 基础：async/await、fs、path、events
npm / pnpm 基本指令

阶段 2：Nest.js 后端基础

项目创建（CLI）
模块、控制器、服务
依赖注入（DI）
DTO + Pipe
Interceptor
全局异常过滤
Swagger 文档生成

阶段 3：数据库 + 服务端能力

TypeORM / Prisma
MySQL / Postgres
Redis（缓存 + 限流）
登录鉴权（JWT）
文件上传、HTTP 请求
WebSocket / SSE（AI 流式响应）

阶段 4：大模型核心能力（重点）

OpenAI / DeepSeek / 通义 API 调用
Chat Completions / Responses
Function Calling（智能体最重要）
JSON 模式（用 AI 准确生成结构化数据）
多模态（图片理解 / 生成）
提示词工程 Prompt Engineering

阶段 5：AI 智能体（Agent）开发能力

Agent 工作流（workflow）
Memory（会话记忆）
工具调用（Tools）
LangChain.js / LangGraph.js
多智能体协作
系统角色 Prompt 设计
决策 Agent（Planner + Executor）

阶段 6：RAG（检索增强生成）知识库能力

文档切片（chunking）
文档解析（PDF/Word/网页）
Embedding（向量化）
向量数据库（Milvus、Pinecone、Qdrant、Chroma）
混合检索（关键词 + 向量）
RAG Pipeline（召回 → 重写 → 生成）

阶段 7：部署与工程化

Docker 容器化
Nginx
Linux 基本运维
日志系统（Winston/Pino）
监控（Sentry）
CI/CD（GitHub Actions）

🧭 二、详细学习顺序（逐步升级技能）

你只要按照下面这个顺序走 1~2 个月就能开发 AI 智能体项目。

📌 Step 1：TypeScript 基础（2 天）

掌握：

interface & type
class
泛型
装饰器（Nest.js 会大量使用）

📌 Step 2：Node.js 核心（2–4 天）

重点：

async/await
fs / path
HTTP 请求（axios）
事件循环

📌 Step 3：Nest.js 基础（7 天）

掌握：

Controller、Service
Module + DI
CRUD
DTO + Pipe
Interceptor（日志 / 响应包装）
Swagger（API 文档）
全局异常过滤

📌 Step 4：OpenAI / DeepSeek 接口（3–5 天）

掌握：

Chat API
流式输出
Function Calling (工具调用)
JSON mode

📌 Step 5：智能体框架（10–14 天）

LangChain.js
LangGraph.js（打造真正的 Agent Workflow）
Memory（会话记忆）
Agent + Tools（工具调用）
多智能体协作（Agent Team）

📌 Step 6：RAG（10–20 天）

Embedding
向量数据库（Milvus / Qdrant / Pinecone / Chroma）
文档解析
Query 重写
混合检索
最终构建一个知识库问答系统

📌 Step 7：部署（2–5 天）

Docker
服务器部署
Nginx 反向代理
CI/CD

🧩 三、智能体 Demo（Nest.js + OpenAI）

1. 安装依赖

npm install openai

2. 新建 AIService（核心智能体服务）

// ai.service.ts
import { Injectable } from '@nestjs/common';
import OpenAI from 'openai';

@Injectable()
export class AIService {
  private client = new OpenAI({
    apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
  });

  async ask(prompt: string) {
    const response = await this.client.chat.completions.create({
      model: "gpt-4o-mini",
      messages: [{ role: "user", content: prompt }],
    });

    return response.choices[0].message.content;
  }
}

3. Controller

// ai.controller.ts
import { Controller, Get, Query } from '@nestjs/common';
import { AIService } from './ai.service';

@Controller('ai')
export class AIController {
  constructor(private aiService: AIService) {}

  @Get('ask')
  async ask(@Query('q') q: string) {
    return await this.aiService.ask(q);
  }
}

4. Function Calling（智能体最重要）

const res = await client.chat.completions.create({
  model: "gpt-4o-mini",
  messages: [
    { role: "user", content: "给我查询北京今天的天气" }
  ],
  tools: [
    {
      type: "function",
      function: {
        name: "getWeather",
        description: "获取指定城市的天气",
        parameters: {
          type: "object",
          properties: {
            city: { type: "string" }
          },
          required: ["city"]
        }
      }
    }
  ]
});

🧰 四、AI 插件模板（OpenAI Plugin / Intelligent Agent Tool）

你可以做一个标准插件让 ChatGPT 调用你的 API。

目录结构

/well-known/ai-plugin.json
/openapi.yaml
/api/your-endpoint

ai-plugin.json 示例

{
  "schema_version": "v1",
  "name_for_human": "My AI Tools",
  "name_for_model": "my_tools",
  "description_for_model": "提供天气查询等工具",
  "auth": { "type": "none" },
  "api": {
    "type": "openapi",
    "url": "https://your-domain.com/openapi.yaml"
  }
}

openapi.yaml 示例

openapi: 3.0.1
info:
  title: My AI API
paths:
  /weather:
    get:
      summary: 获取天气
      parameters:
        - name: city
          in: query
          required: true
          schema:
            type: string

完成后即可被 ChatGPT / Claude 作为工具调用。

📚 五、RAG 示例项目（从零到可用）

1. 解析文档（PDF / txt）

import * as pdfParse from 'pdf-parse';

const data = await pdfParse(fileBuffer);

2. 文档切片

function chunkText(text: string, size = 500) {
  let chunks = [];
  for (let i = 0; i < text.length; i += size) {
    chunks.push(text.slice(i, i + size));
  }
  return chunks;
}

3. 向量化 Embedding

const embedding = await client.embeddings.create({
  model: "text-embedding-3-small",
  input: chunk
});

4. 存入向量数据库（以 Chroma 为例）

import { ChromaClient } from "chromadb";

5. 检索召回

const results = await collection.query({
  query_embeddings: [queryEmbedding],
  n_results: 5
});

6. 让大模型根据召回内容回答

await llm.chat.completions.create({
  model: "gpt-4o-mini",
  messages: [
    { role: "system", content: "你是一个知识库助手" },
    { role: "user", content: question },
    { role: "assistant", content: retrievedText }
  ]
});