本人非代码专业+双非学校，目前在转行做AI工程师，好多人私信我具体怎么学的、有没有系统性的资料推荐。其实我当时也没有找到一套特别完整的——要么只讲理论不写代码，要么只覆盖某个方向，要么英文的看起来太累。后来我在 GitHub 上找到了这个项目：AI Engineering from Scratch，24k+ star。它把 AI 工程从数学基础到多 Agent 系统全部拉通了，20 个阶段 468 节课，每节课都有可跑代码。跟我当时的学习路径基本对得上，只不过人家结构化做得比我好太多了。但全是英文的。我知道很多人英文阅读没问题，但学新东西的时候还得同时处理语言层，确实会慢不少。所以我就花了点时...

ps：这是在广东深圳

AI 应用 / Agent 岗考察:Agent 框架 + 工具调用 + Prompt 工程 + 实际应用落地。增长最快的方向。   1、Agent / 工具调用  介绍一下 Agent 的核心组件  思路:LLM(规划+推理) + Memory(短/长期) + Tools(外部能力) + Planner + Executor + Reflection;关键区别是「循环执行」而非一次调用。   ReAct 的执行流程是什么  思路:Thought → Action(选工具+参数) → Observation(工具结果) → Thought 循环,直到 Final Answer 或达步数上限。  ...