双非AI求职备战 总结篇我的Agent全链路学习复盘 踩坑清单系列回顾整个学习链路手写原生Agent底层 → OpenAI Agents SDK → 手写RAG向量知识库 → LangChain/LangGraph图Agent → Streamlit网页工程化。从零开始完成一个完整RAG Agent项目代码全部上传GitHub我的github仓库点击蓝字即可跳转全部踩坑分类汇总LLM交互相关忘记done终止字段Agent死循环参数多传、少传导致调用异常LLM输出脏JSON解析失败模型重复调用工具擅自修改入参RAG相关HuggingFace无法访问模型下载失败英文向量模型中文语义匹配差更换向量模型忘记修改向量维度索引报错向量索引和原文片段对应错乱相似度阈值不好调检索到无关文本框架使用坑MemorySaver内存会话程序关闭记忆消失base_url接口地址配置错误请求失败tracing监控接口401警告Streamlit重复执行脚本引发变量重复初始化Git版本管理坑差点把密钥、敏感配置提交上仓库.gitignore规则写的不全缓存/数据库文件被提交学习总结从完全不懂大模型开发独立完成一套完整可演示、开源在GitHub上的RAG Agent项目。亲手实现Agent原生循环、手写RAG检索链路掌握OpenAI Agents SDK / LangChain / LangGraph三套主流Agent框架。积累大量工程实战问题排查经验达到入门级AI Agent开发岗位的基础能力。To be continuedAgent 的学习之路到此并未结束目前仅完成了基础入门与项目落地。后续我会持续深耕 Agent、RAG、智能工作流相关技术不断迭代项目功能更新进阶知识点并持续将所有学习成果与迭代代码上传 GitHub完整记录自己的进阶全过程。