30 天从前端工程师到 Agent 工程师

LLM API 基础：messages/roles、token、流式、temperature；Agent 到底是什么

从 messages/roles、token、流式和 temperature 出发，搞清楚大模型 API 在做什么，以及 Agent 比聊天多了哪几样东西。

工具调用原理：JSON Schema、tool_use 循环；不用框架手写 Agent Loop

不依赖任何框架，手写一个能调用工具的 Agent 循环，彻底搞懂 function calling 背后到底发生了什么。

Pi SDK 上手：三层架构、Agent Loop 对照（dg P01/P02/M02/M03）

把 D2 手写的 Agent 用 Pi SDK 重写一遍，对照三层架构和源码里的 Agent Loop，体会框架帮你做了什么。

模型接入与系统提示词：多 provider 抽象与 fallback、覆盖默认人设（dg P03/P04/M04）

学会把多个模型 provider 统一抽象成一层，支持失败自动切换，并理解为什么必须覆盖框架默认的系统提示词。

工具系统与事件驱动：参数校验、错误回传让模型自纠错、事件订阅（dg P05/P06/M05/M07）

把工具系统做扎实：参数校验、错误回传给模型自纠错，再用事件订阅把 Agent 内部状态暴露给外部界面。

消息、上下文工程与压缩、会话存储/恢复/分叉（dg M06/M08/M09/M10）

搞懂消息在 Agent 内部怎么组织和传递，上下文满了怎么压缩，以及会话如何持久化、恢复和分叉。

封装成服务：Fastify + SSE + Docker（dg P07）；W1 复盘

把前六天写的 Agent 封装成一个可以被前端和其他服务调用的 Fastify 服务，用 SSE 推流并用 Docker 打包，收尾第一周。

为什么 Gateway/Worker 分离；Postgres 表设计（sessions/runs/messages）+ Drizzle

理解生产级 Agent 为什么要把接入层和执行层拆开，并用 Drizzle 建起 mini-koda 的第一批表。

Redis Streams 消息总线：XADD/XREADGROUP/XACK/XAUTOCLAIM、consumer group、毒消息

用 Redis Streams 搭一条消息总线，理解 consumer group 怎么让多个 worker 分摊消费，以及怎么处理反复失败的"毒消息"。

分片与租约：userId 哈希→shard、SET NX + TTL + Lua 续约、同用户顺序、handoff

用哈希分片把用户流量分散到多个 worker，再用 Redis 的 SET NX + TTL + Lua 脚本实现租约续约，保证同一用户的消息严格按顺序处理。

run 状态机、输出流回传、按 runId 保序、SSE 等待者、30s 打断合并

给每次对话执行建一个 run 状态机，把 worker 产生的流式输出按 runId 保序回传给等待中的 SSE 连接，并处理 30 秒内的打断合并。

长期记忆：pgvector、embedding、chunking、memory_search 工具

用 pgvector 给 Agent 装上长期记忆：把历史内容切块、生成 embedding 存起来，再包成一个 memory_search 工具供模型调用。

cron 调度（中心调度→stream 投递）+ 成本计量（token→USD 台账、usage report）

实现一个中心化的 cron 调度器把定时任务投递进消息总线，并搭一套把 token 用量换算成美元台账的成本计量体系。

部署运维：compose 多 worker、心跳、健康检查、优雅停机、dev/prod 隔离；W2 复盘

用 docker compose 把 mini-koda 跑成多 worker 部署，补上心跳、健康检查和优雅停机，理清 dev/prod 的隔离方式，收尾第二周。

多 Agent 模式全景（Router/Supervisor、Planner-Executor、Critic、Swarm、Blackboard）与何时不该用；LangGraph 入门

认识多 Agent 系统常见的几种模式，搞清楚什么时候单 Agent 就够、什么时候才需要多 Agent，并用 LangGraph 搭出第一个三节点图。

Supervisor 动态路由：structured output 路由、override、routingReason

实现一个 Supervisor 节点，用 structured output 动态决定路由到哪个子 Agent，并支持人工 override 与记录路由理由。

Planner–Executor–Critic + 共享工作区：workspace state、toolBudget、并行 fan-out、review 回路

搭一套 Planner-Executor-Critic 协作流程，用共享工作区传递中间状态，加上工具预算和并行执行，最后让 Critic 检查并驱动重写。

历史保真与摘要、多模态占位、checkpointer 持久化

在多 Agent 图里保证长对话历史不失真，加一个摘要节点压缩早期内容，并用 checkpointer 把执行状态持久化下来。

跨服务 Agent 集成：用户级 JWT 铸造、JWKS 验签、inject/memory/usage 三类接口、幂等 externalId

把 mini-multi-agent 服务和 mini-koda 打通：铸造用户级 JWT、用 JWKS 验签，并对接 inject、memory、usage 三类接口，保证幂等。

定时 Job 与主动关怀：时区、quiet hours、每日上限、通知 provider 抽象

实现一套主动给用户发消息的定时 Job：处理好时区换算、安静时段、每日发送上限，并把通知渠道抽象成可替换的 provider。

评估与可观测：golden set、LLM-as-judge、tracing、失败率/成本面板；Pi vs LangGraph 总结；W3 复盘

搭一套 Agent 评估体系：用 golden set 和 LLM-as-judge 打分，接入 tracing 和失败率/成本面板，并总结 Pi 与 LangGraph 的适用场景，收尾第三周。

安全：prompt injection、工具最小权限、沙箱思路、密钥管理

认识 prompt injection 攻击的常见手法，给工具收紧到最小权限，理解沙箱隔离思路，并规范密钥管理方式。

MCP 与 Skills：协议、server/client、与 function calling 区别；Claude Agent SDK 一览

认识 MCP 协议的 server/client 结构和它跟普通 function calling 的区别，写一个最小 MCP server 接入 Agent，并快速了解 Claude Agent SDK。

RAG 进阶：hybrid search、rerank、引用、recall 评估

把 D12 的记忆检索升级成 hybrid search + rerank 的组合，加上引用来源，并用 recall 指标评估检索效果。

前端侧 Agent 体验：流式渲染、工具调用可视化、打断/重试、SSE hooks

给 mini-koda 写一个 React 聊天前端：流式渲染回复、可视化展示工具调用过程，并支持打断和重试。

系统设计专题：Agent 平台 / 客服 Agent / 多租户 / 成本控制

针对 Agent 平台、客服 Agent、多租户、成本控制四类高频系统设计题，各准备一份可以在面试里讲清楚的答题模板。

简历与项目包装：STAR、README、架构图、demo 视频、英文简历

用 STAR 法则把三个仓库包装成简历亮点，补齐 README 和架构图，录一段 demo 视频，并产出一版英文简历。

模拟面试日：国内/海外各一套全流程，自评

完整走一遍国内和海外风格各一套模拟面试流程，用评分表给自己打分，列出接下来重点要补的弱项。

弱项补强 + 编码热身：rate limiter、LRU、并发控制、流式 JSON 解析

针对 D28 列出的弱项做定向补强，同时用四个高频编码题（限流器、LRU、并发控制、流式 JSON 解析）热身。

总复盘 + 投递启动：题库全量过一遍、知识地图、第二个月投递节奏、网站公开上线

把 30 天的面试题库全量过一遍，画出一张知识地图，定好第二个月的投递节奏，并把这个学习网站正式公开上线。