📰 来源: 博客园
2025 年下半年以来，AI Agent 工程师已经成为大厂最热门的岗位之一。蚂蚁 AI Coding、阿里 Agent 研发、字节 Infra Agent、腾讯 LLM 应用开发——几乎每一家头部公司都在疯狂招人。
但现实是：会调 API 不等于会做 Agent，能跑 Demo 不等于能上生产。
面试官问你"Tool Calling 的完整机制是什么"、"多 Agent 协作怎么做容错"、"Memory 怎么设计才能不爆 Context"，你能答上来吗？
zero2Agent 就是为了解决这个问题而生的——一个面向程序员的 Agent 工程教程，从核心概念到框架拆解、从手写代码到大厂面试真题，帮你系统构建 Agent 工程能力。
在线阅读：https://onefly.top/zero2Agent
GitHub 仓库：https://github.com/ranxi2001/zero2Agent
市面上的 Agent 教程要么停留在"5 分钟搭建"的 Demo 层面，要么是纯学术论文综述。真正面向工程落地和求职面试的系统性内容几乎没有。
zero2Agent 的核心理念是：
Agent 的复杂度应该随需求递增，而不是一上来就堆满框架。
从 30 行代码的 Agent Loop 开始，逐步加入 Tool Calling、Memory、Planning、多 Agent 协作——每一步都有代码，每一步都能跑。
内容全景：9 大模块、70+ 篇文章
下面逐个拆解每个模块的核心价值。
模块一：Agent Basic — 建立正确认知
8 篇文章，覆盖 Agent 工程的底层认知：
如果你只有时间读一个模块，读这个。它决定了你后面所有学习的认知上限。
模块二：OpenClaw Agent — 60 行代码推导框架
从 60 行核心代码出发，一步步推导出完整的 Agent 框架：
workflow = node + node # 有向路径，无循环
chatbot = workflow + loop # 外层循环，多轮对话
agent = chatbot + tools # 图内回路，模型驱动工具
核心观点：主流框架（LangChain、Dify）过度封装，真正的生产 Agent（Claude Code、Cursor、pi-mono）都是轻量自研。 理解了底层原理，用什么框架都是一层皮。
模块三：Claude Code — 12 节课手写 Coding Agent
这是整个项目最硬核的模块。12 节课，从 30 行 Agent Loop 逐步构建出完整的 Coding Agent 系统：
每节课都是在前一节的基础上增量构建——不是看完就忘的理论，而是实实在在能运行的代码。
学完这 12 节课，你能清楚回答：
模块四：LangGraph — 图结构编排 Agent
7 篇文章，用图结构描述 Agent 执行逻辑：
add_conditional_edges，根据状态动态路由LangGraph 的核心价值是把"意大利面条式"的 Agent 代码变成可维护的状态机。
模块五：SDK 框架 — 三大原厂 SDK 横向对比
4 篇文章，深入拆解三大原厂 SDK：
第四篇是横向对比：API 设计哲学差异、Tool Calling 实现方式、定价参考、选型建议。
核心结论：轻量原厂 SDK 比第三方框架更稳定、更完整、更适合生产。
模块六：框架调研 — 13 大框架横向测评
覆盖当前市面上最主流的 Agent 框架：
看完这 13 篇，面试官问你"为什么选这个框架不选那个"，你能给出有理有据的回答。
模块七：Agent Training — 训练 Agent 的工程实践
6 篇文章，覆盖 Agent 训练的关键技术：
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