Java转型Agent开发，我的个人学习路线
去年底从Java后端切到Agent开发，踩了不少坑。这次把学习顺序重排一遍，按落地优先级来，哪些先学、哪些后补，心里有数。

第一步：Python速成，够用就收
这行Python是主力，Java适配面很窄。别浪费时间系统啃语法，面试也不会单独考。让AI生成几个Demo跑一跑，重点摸清异步编程和Pydantic校验，后面做项目时边用边补最快。

第二步：先做RAG项目，边做边学
别一上来就啃框架。RAG是面试最高频的技能，也最容易出成果。选个具体场景，比如内部文档问答，把整条链路亲手趟通：文档解析、分块、Embedding、向量库写入、检索、重排、生成引用。这个过程会倒逼你学Python数据处理和LangChain基础，比单独啃框架印象深得多。做完这个项目，RAG的核心能力和工程手感就都有了。

第三步：吃透LangChain和LangGraph
有了项目经验再回头补框架，理解会完全不一样。面试不抠源码，但会问组件作用和用法：Chain怎么串、Memory怎么管、Graph怎么编排多节点流程。重点不是背概念，是能讲清你为什么用这个组件、换一个行不行。

第四步：补Agent架构设计
ReAct、CoT、多智能体这些理论，放在有RAG和框架基础之后学，才能理解每种架构的执行逻辑和适用场景。不然容易变成背名词，面试一追问就露馅。

第五步：Skill与Function Calling
Skill是企业落地很火的能力，开发快、门槛低，面试常问。要理清它和Function Calling、MCP的区别与联系，知道什么场景该用哪个。工具描述怎么写、参数Schema怎么定、调用失败怎么重试降级，这些必须亲手趟一遍。

第六步：研读开源框架源码
核心看Claude Code和Hermes，备选OpenClaw和字节的DeerFlow 2.0。重点就三块：记忆机制、上下文压缩、提示词组装。面试被问到记忆或上下文优化，直接引到这些框架的实现思路，非常加分。

第七步：Vibe Coding开发模式
Spec编码要熟，平时多用Claude Code、Codex这类工具，面试基本都会问你对AI辅助开发的看法和使用经验。

资源够用就行。B站“AI_Julie”讲得干脆，再补一套硅谷线下录播，两套资源足够。别囤资料，看得多不如练得勤。

核心就一句：把RAG项目放前面，边做边学，比按部就班啃理论快得多。跑通一个完整项目，比看十遍教程都管用。
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