Ai-Agent学习历程—— 学习思路路线

背景

💡 这一章比较简单，只是对于后续学习思路的整理和规划，基于我目前掌握的知识和我的核心需求规划出了一条适合我的学习路线，如果有伙伴和我的背景相同可以参考一下，当然，正常我们也可以根据我的路线来适当调整你的学习思路。

目前已掌握的技术：

• 基础开发语言

  • Java
  • MySQL
  • HTML
  • CSS（SCSS）
  • JavaScript
  • JQuery
  • JSP
  • Python

• 已掌握框架

  • Spring
  • SpringMVC
  • SpringBoot
  • SpringJPA
  • SpringCloud
  • Mybatis
  • Vue2&Vue3

排除Python和SpringCloud掌握不是那么熟练外，其余语言都已经很熟悉了，并且对于底层和框架原理都有研究。

核心需求：

💡 开发一个企业级的Agent，具体业务需求根据情况调整，但程序必须达到中型产品的上限要求，即安全、速度、稳定、操作简易、页面美观。

框架构想

📝 基于我目前的开发经验和已掌握的技术，同时根据资料查阅，我准备采用混合架构的形式来实现，具体如下：

1. 使用SpringBoot搭建核心后台，MySQL实现基础的数据存储比如用户信息、文件路径等。
2. 使用Vue3进行前台开发，配合SpringBoot实现标准的前后端分离。
3. 使用Python+FastApi搭建Agent基座，其AI接口仅内网访问（也就是只能通过SpringBoot进行接口调用）。

这个方案是我目前能想到的最佳方案，因为Java的并发是要比Python优秀的，当然因为Python的GIL（全局解释锁）的限制，对于高并发的CPU密集型任务是有些吃力的，所以我们将CPU密集型任务在Java实现，而Python对于AI的调用有着天然的优势，一个是AI基本都是Python编写的，而且Python的IO密集型任务表现的很优秀。

学习路线总览

⚠️ 因为原图太大的原因，这里按照步骤分布截图

可以点击链接进行全图查看，需要VPN访问 图片链接 mermaidchart

注意

关于每一个阶段的具体学习计划可能会稍有调整，目前我对整个架构是熟悉的，但是细节是模糊的，比如具体的每一个节点的重点又是什么，哪些可以跳过等，这些将在每一个阶段进行着重讲解，希望对大家有帮助，当然还是要根据自己的情况来调整。