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JERRY’S WORKSHOP · 训练日志 W01–W23
23 周，训练成
AI Agent 全栈工程师
从 TypeScript、Next.js、NestJS 到 FastAPI，再到 LangGraph、RAG 与 MCP——配套《23 周每日执行手册》的保姆级教程。每天 2–3 小时：学 → 敲 → 测 → 输出，一条不断档的成长路径。
全部 23 周 · 161 篇教程已完结 · 从 Day 1 开始你的通关之路
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23 周，训练成
jerry agent run --task "统计上周订单并写周报"
LangGraph 编译完成 · 3 个工具已挂载
帮我统计上周订单量，写成一页周报
先 query_db 取数据 → 再 write_report 生成文档
query_db("SELECT count(*) FROM orders …")
→ 1,284 单 · 环比 +12%
write_report("weekly-report.md")
→ 已生成 /out/weekly-report.md
上周 1,284 单（环比 +12%），周报已交付。
agent runningweek01 · day7
0周
系统化训练周期
0篇
每日教程 · 一天一篇
0个
里程碑项目
0项
核心技术栈
WHY THIS COURSE · 内容法
为什么跟得住、学得会
每天一篇 · 保姆级深度
概念讲解 + 可运行代码 + 踩坑实录 + 自测题，把手册里的每一行任务真正讲透。
代码全部可复现
TypeScript → NestJS → FastAPI → LangGraph → RAG → MCP，跟着教程一步一步敲，就能在本机跑通。
面向 2026 就业市场
直击 JD 高频考点：Agent 评估工程、Agent 安全、A2A 协议、国产模型生态。
手册 × 博客双轨制
手册管「每天做什么」，博客管「怎么学会」——每天 2–3 小时，学 → 做 → 输出，形成闭环。
ROADMAP · 训练路线
五段式通关路线
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$ cat /etc/motd
今天，从 Day 1 开始。
最好的开始时间是二十三周前，其次是现在。
vim week01/day1.md
Day 1 · TypeScript 泛型基础
学习路线 · 十三站
| 站 | 主题 | 你将掌握 |
|---|---|---|
| 01 | LLM API 与结构化输出 | 徒手调通任何 OpenAI 兼容网关；JSON 模式 vs 工具调用的可靠性差异 |
| 02 | 手写工具循环 ✅ 正文已就绪 | 全项目最值钱的 200 行——所有 Agent 框架的内核 |
| 03 | 记忆与上下文压缩 ✅ 正文已就绪 | 会话窗口 / 用户偏好 / 情景记忆三层 + 滚动摘要 |
| 04 | RAG 知识库 ✅ 正文已就绪 | 切块 → 向量化 → 检索 → 带引用回答 |
| 05 | 工具层加固 | 工具表组织 / 高危审批 / 写操作幂等 |
| 06 | 护栏与安全红队 | 脱敏 / 防注入 / 审批闸 / 审计账本，全部来自真实红队实验 |
| 07 | MCP 标准插口 | 把别人家的工具按行业标准接进来 |
| 08 | 评估框架 | 76 例考卷三档判分——改 prompt 前后跑分说话 |
| 09 | 产品线组装 | 硬规则路由 + 三分类 + 转人工的完整客服系统 |
| 09b | 多 Agent 编排 ✅ 正文已就绪 | 拆 · 派 · 跑：LLM 拆单 → DAG 并行派发 → 逐任务验收，pnpm team 一键体验 |
| 10 | Web 前端与 SSE | 事件驱动的对话流与对话状态机 |
| 11 | 生产化与成熟度 | 真实持久化 / 部署 / 离生产还差几步的诚实矩阵 |
| 12 | 学完之后 | 演进方向：多 Agent / 在线评估 / RBAC…… |
| 13 | 面试实战 | 十七问知识拷问 + 四道场景设计题：每答落到本项目的真实实现与实测证据 |
三种用法
- 跟主线学：从 01 站按顺序走，每站「学什么、跑什么、通关标准」清晰可查。
- 当字典查：参考库 按模块深讲（代码走读到行号），随用随查。
- 动手改：扩展指南 教你加工具、加存储实现、换网关，
pnpm verify一键自检。
旧版课程去哪了
原「23 周通关」的按周课程已完整归档至 📦 归档 · 按周索引——内容完整可用，但新内容将只在主线上生长。