公開學習平台
AI Agent 從小白到精通，
免費，而且可以被檢驗。
三條學習軌道、四個階段，依你的背景挑一條走完。每一課都附方法、原始數據與可回溯的來源；改寫自開源課程的部分，一律在文末標明出處與授權。
- 學習軌道
- 3條
- 課程總數
- 242課
- 現在可讀
- 242課
- 總時數
- 52.599999999999994小時
- AI 工具收錄
- 71個
- 應用場景
- 30個
新路線 · 學習地圖（MIT 授權改編）
Agent 學習地圖：從第一個模型呼叫到能安全交付的 Agent，11 站主線
以 MIT 授權的 awesome-agentic-ai-zh 為底改編的順序化課綱：每站有學習目標、必修閱讀、精選資源與動手練習，並把本站 95 堂課程編進主線。勾選進度與下面各軌道共用。
從這裡開始：你是哪一種？
四個起點，每一個都直連一篇文章，不是連到目錄頁再讓你自己找。都不像的話，往下選軌道。
我什麼都不懂，想現在就裝一個來用一小時內看到它真的動起來先讀start-here-ai-vocabulary先花 7 分鐘認得 20 個詞，然後直接去裝 Cursor —— 看不懂安裝說明通常是詞不認識，不是能力不夠我想先看清楚再決定用哪個不想裝了又刪、選錯重來先讀ai-coding-tools-map依「形態」而不是廠商分類的工具圖譜，看完再挑一個去裝我不寫程式，要做辦公的事做簡報、整理資料、寫報告先讀install-workbuddy純 GUI、零終端機：下載、掃碼登入、輸入第一個任務。全程不需要碰指令我會寫程式，要密度不要入門架構、取捨、實測數字先讀agent-loop-architecture-comparison跳過入門段，直接看 Agent 迴圈的架構比較与本站自己跑出來的數字
完整學習路徑
兩條路都會走到同一個終點：能自己做判斷開發者 / 工程師
技術軌
「怎麼把 Agent 做出來、跑上線」
從第一次呼叫 LLM API，到自建 Multi-Agent 框架與評測基準。有程式碼、有架構圖、有我們自己跑過的數字。
123 課可讀約 24.5 小時進入軌道
企業決策者 / 運營 / 非工程背景
商業軌
「AI 能幫我這行省多少時間、怎麼落地」
不寫程式也能走完。從判斷該不該用 AI，到把一條真實工作流交出去，含成本測算與導入踩坑。
86 課可讀約 20.099999999999998 小時進入軌道
領域專題
有場景配方、但沒有完整課程軌。按你手上的具體工作挑，而不是按你的職業身份挑。
我該走哪一條？
不確定就照下面對號入座。走錯了也沒關係 —— 三軌共用同一批文章，你讀過的進度不會消失。
四階段：小白 → 精通
每條軌道都用同一套階段定義，所以你在不同軌道之間切換時，深度座標是一致的。
- 1小白
名詞聽得懂、知道能幹什麼、完成第一次操作
- 2入門
能獨立完成標準任務、會選工具、懂原理輪廓
- 3進階
能設計方案、做取捨、處理真實世界的髒數據
- 4精通
能自建框架、評估優劣、判斷前沿趨勢
AI 工具庫
71 個工具的誠實評測
每個工具都寫「適合誰」與「不適合誰」。定價只在人工核實後才顯示金額，未核實的一律標明請以官網為準。
先逛 AI 工具庫應用場景
30 個「痛點 → 工具 → 步驟」
不講原理，只講怎麼做完一件事。每個場景都寫明要花多久、用哪些工具組合、做完會拿到什麼。
應用場景