创意预览图

生成一张1242×1600px竖版的AI Agent学习路线图，手绘时间轴风格，纯白色背景。顶部标题是粗体卡通黄色描边黑色大字："AI Agent学习路线图"。整体是六条横向折返时间轴，黑色横向时间轴

用户头像

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2026.06.24
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Generate a clean, professional directory structure infographic titled "我的 AI Agent 工作流结构", vertical layout, white background, 3:4 aspect ratio. Top left has an orange sunburst icon. Title text: "我的 AI Agent 工作流结构", with "AI Agent" in orange, other characters in black, bold font. The left side is a standard tree view folder structure with colored folder icons, the right side is a corresponding description column with colored rounded labels. All text is in Chinese, using a clear sans-serif font. Left tree structure (with colored folder icons): agent-project/ ├── 01_planner/ (blue folder) │ ├── goal.md │ ├── plan.md │ ├── task-breakdown.md │ └── roadmap.md ├── 02_memory/ (green folder) │ ├── long-term-memory.md │ ├── short-term-memory.md │ ├── entity-memory.md │ └── knowledge-graph.md ├── 03_tools/ (red folder) │ ├── api-tools/ (blue folder) │ │ ├── search.md │ │ ├── weather.md │ │ ├── calculator.md │ │ └── news.md │ ├── code-tools/ (purple folder) │ │ ├── code-executor.md │ │ ├── file-reader.md │ │ └── terminal.md │ └── custom-tools/ (purple folder) │ ├── db-query.md │ ├── notion.md │ └── slack.md ├── 04_knowledge/ (purple folder) │ ├── documents/ │ ├── embeddings/ │ ├── vector-store.md │ ├── rag-pipeline.md │ └── index-strategy.md ├── 05_agent_core/ (gray folder) │ ├── agent.md │ ├── roles.md │ ├── persona.md │ ├── workflow.md │ ├── system-prompt.md │ └── prompt-template.md ├── 06_evaluation/ (yellow folder) │ ├── eval-metrics/ │ ├── test-cases.md │ ├── benchmarks.md │ └── result-analysis.md ├── 07_observability/ (cyan folder) │ ├── logs/ │ ├── traces.md │ ├── monitoring.md │ └── alert-rules.md ├── 08_deployment/ (orange folder) │ ├── docker/ │ ├── k8s/ │ ├── deploy.md │ └── env.example ├── 09_examples/ (blue folder) │ ├── use-cases/ │ └── demo-flows.md └── 10_docs/ (purple folder) Right-side description labels (matching each section with pastel colors): - 01_planner/ (light green): 规划与任务管理 • 定义目标、拆解任务和执行计划 • 帮助Agent明确方向，分阶段完成复杂任务 - 02_memory/ (light blue): 记忆系统 • 管理不同类型的记忆（短期、长期、实体） • 支持上下文持续、知识沉淀和个性化记忆 - 03_tools/ (light pink): 工具系统 • 提供Agent可调用的各类工具 • 包括API工具、代码工具和自定义工具 • 扩展Agent能力，与外部世界交互 - 04_knowledge/ (light purple): 知识库与检索 • 管理知识库、向量索引和检索流程 • 让Agent基于私有知识产生更准确的回答 - 05_agent_core/ (light gray): Agent核心配置 • 定义Agent的角色、人格、系统提示等核心配置 • 包含工作流编排和Prompt模板管理 - 06_evaluation/ (light yellow): 评估与测试 • 定义评估指标、测试用例和基准测试 • 持续评估Agent表现，驱动优化迭代 - 07_observability/ (light cyan): 观测与监控 • 记录日志、追踪执行过程和性能监控 • 包含成本追踪和异常告警，保障稳定运行 - 08_deployment/ (light orange): 部署与运维 • 部署配置、容器化和环境管理 • 支持本地、云端和集群多种部署方式 - 09_examples/ (light blue): 示例与用例 • 提供典型使用场景、流程示例和Prompt示例 • 帮助快速上手和理解Agent的使用方式 - 10_docs/ (light purple): 文档与知识库 • 架构设计、最佳实践、FAQ和版本更新记录 • 团队协作和知识沉淀的核心资料库 Style requirements: - Use flat design, simple line icons for folders/files - Dashed gray guide lines connect each tree item to its description label.Generate a clean, professional directory structure infographic titled "我的 AI Agent 工作流结构", vertical layout, white background, 3:4 aspect ratio. Top left has an orange sunburst icon. Title text: "我的 AI Agent 工作流结构", with "AI Agent" in orange, other characters in black, bold font. The left side is a standard tree view folder structure with colored folder icons, the right side is a corresponding description column with colored rounded labels. All text is in Chinese, using a clear sans-serif font. Left tree structure (with colored folder icons): agent-project/ ├── 01_planner/ (blue folder) │ ├── goal.md │ ├── plan.md │ ├── task-breakdown.md │ └── roadmap.md ├── 02_memory/ (green folder) │ ├── long-term-memory.md │ ├── short-term-memory.md │ ├── entity-memory.md │ └── knowledge-graph.md ├── 03_tools/ (red folder) │ ├── api-tools/ (blue folder) │ │ ├── search.md │ │ ├── weather.md │ │ ├── calculator.md │ │ └── news.md │ ├── code-tools/ (purple folder) │ │ ├── code-executor.md │ │ ├── file-reader.md │ │ └── terminal.md │ └── custom-tools/ (purple folder) │ ├── db-query.md │ ├── notion.md │ └── slack.md ├── 04_knowledge/ (purple folder) │ ├── documents/ │ ├── embeddings/ │ ├── vector-store.md │ ├── rag-pipeline.md │ └── index-strategy.md ├── 05_agent_core/ (gray folder) │ ├── agent.md │ ├── roles.md │ ├── persona.md │ ├── workflow.md │ ├── system-prompt.md │ └── prompt-template.md ├── 06_evaluation/ (yellow folder) │ ├── eval-metrics/ │ ├── test-cases.md │ ├── benchmarks.md │ └── result-analysis.md ├── 07_observability/ (cyan folder) │ ├── logs/ │ ├── traces.md │ ├── monitoring.md │ └── alert-rules.md ├── 08_deployment/ (orange folder) │ ├── docker/ │ ├── k8s/ │ ├── deploy.md │ └── env.example ├── 09_examples/ (blue folder) │ ├── use-cases/ │ └── demo-flows.md └── 10_docs/ (purple folder) Right-side description labels (matching each section with pastel colors): - 01_planner/ (light green): 规划与任务管理 • 定义目标、拆解任务和执行计划 • 帮助Agent明确方向，分阶段完成复杂任务 - 02_memory/ (light blue): 记忆系统 • 管理不同类型的记忆（短期、长期、实体） • 支持上下文持续、知识沉淀和个性化记忆 - 03_tools/ (light pink): 工具系统 • 提供Agent可调用的各类工具 • 包括API工具、代码工具和自定义工具 • 扩展Agent能力，与外部世界交互 - 04_knowledge/ (light purple): 知识库与检索 • 管理知识库、向量索引和检索流程 • 让Agent基于私有知识产生更准确的回答 - 05_agent_core/ (light gray): Agent核心配置 • 定义Agent的角色、人格、系统提示等核心配置 • 包含工作流编排和Prompt模板管理 - 06_evaluation/ (light yellow): 评估与测试 • 定义评估指标、测试用例和基准测试 • 持续评估Agent表现，驱动优化迭代 - 07_observability/ (light cyan): 观测与监控 • 记录日志、追踪执行过程和性能监控 • 包含成本追踪和异常告警，保障稳定运行 - 08_deployment/ (light orange): 部署与运维 • 部署配置、容器化和环境管理 • 支持本地、云端和集群多种部署方式 - 09_examples/ (light blue): 示例与用例 • 提供典型使用场景、流程示例和Prompt示例 • 帮助快速上手和理解Agent的使用方式 - 10_docs/ (light purple): 文档与知识库 • 架构设计、最佳实践、FAQ和版本更新记录 • 团队协作和知识沉淀的核心资料库 Style requirements: - Use flat design, simple line icons for folders/files - Dashed gray guide lines connect each tree item to its description label.
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1242 × 1656 px 竖版浅米黄色背景信息图，采用两阶段卡片式布局，整体干净清爽、专业简约风。 第一阶段卡片（顶部）： - 标题区：左侧棕黄色竖线，右侧文字「第三阶段 · 2-3个月 AI Agent开发」，黑色加粗标题。 - 模块1：「Agent三大核心能力」，下方三个浅棕黄色圆角框： - 规划：任务拆解、ReAct模式、Chain-of-Thought - 记忆：短期In-Context、长期外部存储、三层记忆架构 - 工具使用：Function Calling、MCP协议、外部API调用 - 模块2：「主流框架实战」，下方三个浅米黄色圆角框： - LangChain / LangGraph：复杂工作流编排、状态图驱动、延迟最低，底部标注「首推」 - CrewAI：多Agent角色链、团队协作场景、Token消耗较高，底部标注「注意避坑」 - AutoGen：对话流编排、代码生成场景、微软生态集成，底部标注「进阶探索」 第二阶段卡片（底部）： - 标题区：左侧红棕色竖线，右侧文字「第四阶段 · 贯穿全程 工程化与职业发展」，黑色加粗标题。 - 模块1：「工程化部署能力」，上方浅红棕色框： - Java后端迁移优势：高并发架构 · 服务治理 · 可观测性 直接复用到AI系统设计 下方四个浅红棕色圆角框： - 服务化：RESTful API - 容器化：Docker部署 - 性能优化：量化 · 推理加速 - 监控运维：成本控制 - 模块2：「项目经验积累」，下方两个浅红棕色圆角框： - 开源项目参与：Hugging Face · GitHub社区、AI转型社区 · 同行圈子 - 算法岗方向：Fine-tuning · 数据工程ETL、评估 · 安全合规 · 成本优化 - 底部浅棕黄色长条框：居中文字「核心区分度：工程落地能力 > 单纯会用框架」 底部：居中显示「3/4」页码。 整体风格：所有文字为无衬线字体，标题加粗，模块框用浅棕/浅米黄色背景，边框圆角，排版整齐，干净清爽专业简约风。1242 × 1656 px 竖版浅米黄色背景信息图，采用两阶段卡片式布局，整体干净清爽、专业简约风。 第一阶段卡片（顶部）： - 标题区：左侧棕黄色竖线，右侧文字「第三阶段 · 2-3个月 AI Agent开发」，黑色加粗标题。 - 模块1：「Agent三大核心能力」，下方三个浅棕黄色圆角框： - 规划：任务拆解、ReAct模式、Chain-of-Thought - 记忆：短期In-Context、长期外部存储、三层记忆架构 - 工具使用：Function Calling、MCP协议、外部API调用 - 模块2：「主流框架实战」，下方三个浅米黄色圆角框： - LangChain / LangGraph：复杂工作流编排、状态图驱动、延迟最低，底部标注「首推」 - CrewAI：多Agent角色链、团队协作场景、Token消耗较高，底部标注「注意避坑」 - AutoGen：对话流编排、代码生成场景、微软生态集成，底部标注「进阶探索」 第二阶段卡片（底部）： - 标题区：左侧红棕色竖线，右侧文字「第四阶段 · 贯穿全程 工程化与职业发展」，黑色加粗标题。 - 模块1：「工程化部署能力」，上方浅红棕色框： - Java后端迁移优势：高并发架构 · 服务治理 · 可观测性 直接复用到AI系统设计 下方四个浅红棕色圆角框： - 服务化：RESTful API - 容器化：Docker部署 - 性能优化：量化 · 推理加速 - 监控运维：成本控制 - 模块2：「项目经验积累」，下方两个浅红棕色圆角框： - 开源项目参与：Hugging Face · GitHub社区、AI转型社区 · 同行圈子 - 算法岗方向：Fine-tuning · 数据工程ETL、评估 · 安全合规 · 成本优化 - 底部浅棕黄色长条框：居中文字「核心区分度：工程落地能力 > 单纯会用框架」 底部：居中显示「3/4」页码。 整体风格：所有文字为无衬线字体，标题加粗，模块框用浅棕/浅米黄色背景，边框圆角，排版整齐，干净清爽专业简约风。
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1242×1656px 竖版浅米白色简约清新商务知识卡片，11步纵向时间线布局，左侧带彩色圆形序号+简约扁平化图标，每一步使用对应马卡龙浅色系圆角背景条，三栏内容排版，整体干净柔和，文字、配色、布局、图标1:1完整复刻。 ### 顶部标题区域 第一行：红色加粗大号字体"Agent"+深灰加粗大号字体"项目搭建全流程" 第二行：深灰色小号副标题：从0到1构建一个可扩展、可复用的 AI Agent 项目 ### 整体布局：左侧纵向彩色圆形序号+图标，中间步骤名称，中间右侧代码/文件列表，最右侧功能说明文字 1. 第1步｜绿色圆形序号1，终端命令图标，浅灰背景条 步骤名称：初始化项目 中间代码： $ codex init my-agent $ cd my-agent 右侧说明：创建项目目录，初始化基础结构，生成默认配置文件和目录 2. 第2步｜蓝色圆形序号2，文件夹图标，浅蓝背景条 步骤名称：配置项目 中间文件列表： .env.example（环境变量模板） settings.json（全局配置） .gitignore（忽略文件） README.md（项目说明） 右侧说明：配置模型、API Key、项目元数据，设定全局参数与开发规范 3. 第3步｜紫色圆形序号3，模块立方体图标，浅紫背景条 步骤名称：规划项目结构 中间目录结构： my-agent/ ├─ agents/ # Agent定义 ├─ skills/ # 技能模块 ├─ tools/ # 工具集成 ├─ memory/ # 记忆与存储 ├─ prompts/ # 提示词模板 └─ tests/ # 测试用例 右侧说明：按职责划分模块，保持高内聚低耦合，便于扩展、测试与团队协作 4. 第4步｜青绿色圆形序号4，机器人图标，浅青背景条 步骤名称：定义Agent 中间文件： agents/ ├─ __init__.py ├─ agent.yaml # Agent配置 └─ agent.py # Agent实现 右侧说明：定义Agent的角色、目标、工具和执行逻辑 5. 第5步｜橙黄色圆形序号5，扳手工具图标，浅黄背景条 步骤名称：集成工具 (Tools) 中间文件： tools/ ├─ search.py ├─ calculator.py └─ api_client.py 右侧说明：封装可复用工具，支持外部API、计算、检索等能力 6. 第6步｜浅红色圆形序号6，毕业帽图标，浅粉背景条 步骤名称：开发技能 (Skills) 中间文件： skills/ ├─ data_analysis.py ├─ report_generation.py └─ code_interpreter.py 右侧说明：实现具体任务能力，组合工具完成复杂操作 7. 第7步｜蓝绿色圆形序号7，数据库图标，浅湖蓝背景条 步骤名称：接入记忆 (Memory) 中间文件： memory/ ├─ base.py ├─ vector_store.py └─ history.db 右侧说明：管理短期会话与长期记忆，支持向量存储与检索 8. 第8步｜紫色圆形序号8，对话气泡图标，浅淡紫背景条 步骤名称：设计提示词 (Prompts) 中间文件： prompts/ ├─ system.md ├─ task.md └─ examples.md 右侧说明：编写系统提示词与任务模板，提升Agent输出质量与一致性 9. 第9步｜橄榄绿色圆形序号9，对勾清单图标，浅豆绿背景条 步骤名称：测试与调试 中间代码： $ codex test $ codex run --debug 右侧说明：执行单元测试与集成测试，调试Agent行为与输出结果 10. 第10步｜橘红色圆形序号10，火箭图标，浅橘背景条 步骤名称：部署与运行 中间代码： $ codex build $ codex start 右侧说明：打包项目，部署运行，支持本地或云端环境 11. 第11步｜深蓝色圆形序号11，折线数据图表图标，浅蓝背景条 步骤名称：监控与优化 中间代码： $ codex logs $ codex eval 右侧说明：监控运行状态，评估效果，持续优化Agent性能 ### 全局视觉规范 1. 整体画布为柔和浅米白色底色； 2. 每一步左侧为带白色数字的彩色圆形序号，搭配简约扁平化图标； 3. 每一步使用专属马卡龙浅色系圆角矩形背景； 4. 三栏文字左对齐，黑色常规无衬线字体，标题加粗，代码/文件名使用等宽字体； 5. 纵向用细浅灰色连接线串联所有步骤，完整时间线视觉效果，所有文字、排版、配色、图标位置1:1完全一致。1242×1656px 竖版浅米白色简约清新商务知识卡片，11步纵向时间线布局，左侧带彩色圆形序号+简约扁平化图标，每一步使用对应马卡龙浅色系圆角背景条，三栏内容排版，整体干净柔和，文字、配色、布局、图标1:1完整复刻。 ### 顶部标题区域 第一行：红色加粗大号字体"Agent"+深灰加粗大号字体"项目搭建全流程" 第二行：深灰色小号副标题：从0到1构建一个可扩展、可复用的 AI Agent 项目 ### 整体布局：左侧纵向彩色圆形序号+图标，中间步骤名称，中间右侧代码/文件列表，最右侧功能说明文字 1. 第1步｜绿色圆形序号1，终端命令图标，浅灰背景条 步骤名称：初始化项目 中间代码： $ codex init my-agent $ cd my-agent 右侧说明：创建项目目录，初始化基础结构，生成默认配置文件和目录 2. 第2步｜蓝色圆形序号2，文件夹图标，浅蓝背景条 步骤名称：配置项目 中间文件列表： .env.example（环境变量模板） settings.json（全局配置） .gitignore（忽略文件） README.md（项目说明） 右侧说明：配置模型、API Key、项目元数据，设定全局参数与开发规范 3. 第3步｜紫色圆形序号3，模块立方体图标，浅紫背景条 步骤名称：规划项目结构 中间目录结构： my-agent/ ├─ agents/ # Agent定义 ├─ skills/ # 技能模块 ├─ tools/ # 工具集成 ├─ memory/ # 记忆与存储 ├─ prompts/ # 提示词模板 └─ tests/ # 测试用例 右侧说明：按职责划分模块，保持高内聚低耦合，便于扩展、测试与团队协作 4. 第4步｜青绿色圆形序号4，机器人图标，浅青背景条 步骤名称：定义Agent 中间文件： agents/ ├─ __init__.py ├─ agent.yaml # Agent配置 └─ agent.py # Agent实现 右侧说明：定义Agent的角色、目标、工具和执行逻辑 5. 第5步｜橙黄色圆形序号5，扳手工具图标，浅黄背景条 步骤名称：集成工具 (Tools) 中间文件： tools/ ├─ search.py ├─ calculator.py └─ api_client.py 右侧说明：封装可复用工具，支持外部API、计算、检索等能力 6. 第6步｜浅红色圆形序号6，毕业帽图标，浅粉背景条 步骤名称：开发技能 (Skills) 中间文件： skills/ ├─ data_analysis.py ├─ report_generation.py └─ code_interpreter.py 右侧说明：实现具体任务能力，组合工具完成复杂操作 7. 第7步｜蓝绿色圆形序号7，数据库图标，浅湖蓝背景条 步骤名称：接入记忆 (Memory) 中间文件： memory/ ├─ base.py ├─ vector_store.py └─ history.db 右侧说明：管理短期会话与长期记忆，支持向量存储与检索 8. 第8步｜紫色圆形序号8，对话气泡图标，浅淡紫背景条 步骤名称：设计提示词 (Prompts) 中间文件： prompts/ ├─ system.md ├─ task.md └─ examples.md 右侧说明：编写系统提示词与任务模板，提升Agent输出质量与一致性 9. 第9步｜橄榄绿色圆形序号9，对勾清单图标，浅豆绿背景条 步骤名称：测试与调试 中间代码： $ codex test $ codex run --debug 右侧说明：执行单元测试与集成测试，调试Agent行为与输出结果 10. 第10步｜橘红色圆形序号10，火箭图标，浅橘背景条 步骤名称：部署与运行 中间代码： $ codex build $ codex start 右侧说明：打包项目，部署运行，支持本地或云端环境 11. 第11步｜深蓝色圆形序号11，折线数据图表图标，浅蓝背景条 步骤名称：监控与优化 中间代码： $ codex logs $ codex eval 右侧说明：监控运行状态，评估效果，持续优化Agent性能 ### 全局视觉规范 1. 整体画布为柔和浅米白色底色； 2. 每一步左侧为带白色数字的彩色圆形序号，搭配简约扁平化图标； 3. 每一步使用专属马卡龙浅色系圆角矩形背景； 4. 三栏文字左对齐，黑色常规无衬线字体，标题加粗，代码/文件名使用等宽字体； 5. 纵向用细浅灰色连接线串联所有步骤，完整时间线视觉效果，所有文字、排版、配色、图标位置1:1完全一致。
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High-quality technical infographic titled "一张图看懂 AI Agent 全流程", subtitle "从用户提问到结果返回的 18 步拆解". 6-column vertical flow diagram layout on a white background. Pastel colored headers at the top and bottom for each column. Columns from left to right: 1. 用户 with light purple header and user icon, 2. 智能体(Agent) with orange header and robot icon, 3. 大模型(LLM) with light pink header and brain icon, 4. Skill with teal header and puzzle piece icon, 5. MCP with light blue header and chain link icon, 6. 工具 with light green header and wrench icon. Step-by-step flow with numbered orange/red rounded boxes connected by blue arrows. Steps: 1. 用户提问 (Query) → Agent接收请求 (2), 2. Agent接收请求 → 历史对话与上下文检索 (3), 3. 历史对话与上下文检索 → LLM意图识别与任务拆解 (4), 4. LLM意图识别与任务拆解 → 生成执行计划 (5), 5. 生成执行计划 → Agent接收执行计划 (6), 6. Agent接收执行计划 → 判断是否需要Skill / 工具 (7), 7. 判断是否需要Skill / 工具 → 匹配合适Skill (8), 8. 匹配合适Skill → Skill封装任务流程与参数模板 (9), 9. Skill封装任务流程与参数模板 → LLM补全调用参数 (10), 10. LLM补全调用参数 → Agent发送调用请求到MCP (11), 11. Agent发送调用请求到MCP → MCP工具发现与选择 (12), 12. MCP工具发现与选择 → MCP调用具体工具API (13), 13. MCP调用具体工具API → 工具执行具体任务 (14), 14. 工具执行具体任务 → MCP接收执行结果 (15), 15. MCP接收执行结果 → Agent整合Skill输出、工具结果与上下文 (16), 16. Agent整合Skill输出、工具结果与上下文 → LLM生成最终回答 (17), 17. LLM生成最终回答 → Agent向用户返回结果 (18). Add a green dashed box in the Skill column that contains the text explanation: "Skill: 可复用的能力模块，用来封装固定流程、提示词模板或领域能力。". All text uses clear sans-serif Chinese font, numbered steps use orange/red circles. Flat design style, no shadows, clean lines, all colors are matching pastel tones. Professional, technical and easy to read, suitable for learning materials. Aspect ratio 3:4 vertical layout.High-quality technical infographic titled "一张图看懂 AI Agent 全流程", subtitle "从用户提问到结果返回的 18 步拆解". 6-column vertical flow diagram layout on a white background. Pastel colored headers at the top and bottom for each column. Columns from left to right: 1. 用户 with light purple header and user icon, 2. 智能体(Agent) with orange header and robot icon, 3. 大模型(LLM) with light pink header and brain icon, 4. Skill with teal header and puzzle piece icon, 5. MCP with light blue header and chain link icon, 6. 工具 with light green header and wrench icon. Step-by-step flow with numbered orange/red rounded boxes connected by blue arrows. Steps: 1. 用户提问 (Query) → Agent接收请求 (2), 2. Agent接收请求 → 历史对话与上下文检索 (3), 3. 历史对话与上下文检索 → LLM意图识别与任务拆解 (4), 4. LLM意图识别与任务拆解 → 生成执行计划 (5), 5. 生成执行计划 → Agent接收执行计划 (6), 6. Agent接收执行计划 → 判断是否需要Skill / 工具 (7), 7. 判断是否需要Skill / 工具 → 匹配合适Skill (8), 8. 匹配合适Skill → Skill封装任务流程与参数模板 (9), 9. Skill封装任务流程与参数模板 → LLM补全调用参数 (10), 10. LLM补全调用参数 → Agent发送调用请求到MCP (11), 11. Agent发送调用请求到MCP → MCP工具发现与选择 (12), 12. MCP工具发现与选择 → MCP调用具体工具API (13), 13. MCP调用具体工具API → 工具执行具体任务 (14), 14. 工具执行具体任务 → MCP接收执行结果 (15), 15. MCP接收执行结果 → Agent整合Skill输出、工具结果与上下文 (16), 16. Agent整合Skill输出、工具结果与上下文 → LLM生成最终回答 (17), 17. LLM生成最终回答 → Agent向用户返回结果 (18). Add a green dashed box in the Skill column that contains the text explanation: "Skill: 可复用的能力模块，用来封装固定流程、提示词模板或领域能力。". All text uses clear sans-serif Chinese font, numbered steps use orange/red circles. Flat design style, no shadows, clean lines, all colors are matching pastel tones. Professional, technical and easy to read, suitable for learning materials. Aspect ratio 3:4 vertical layout.
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模仿参考图布局，生成一张后端转大模型4个月学习路线图文封面，风格为简约科技风，纯白色背景。顶部是主标题“后端转大模型，别瞎学！”黑色粗体，副标题“4个月保姆级学习计划”红色超大粗体。主体为4行×6列的网格布局，共24个学习节点，每个节点包含一个简约图标和下方文字，标注“第X天 + 学习内容”。节点之间用蓝色箭头按时间顺序串联，分为基础期→应用期→进阶期→实战期四个阶段，难度逐步提升。整体排版干净清爽，无多余装饰，适合技术类公众号和小红书封面。学习节点内容参考参考图按时间顺序排列为： 1行：第1天 认识大模型基本原理，第5天 学习大模型API使用，第9天 Prompt提示词工程实战，第13天 掌握Cursor编程，第17天 学习Embeddings和向量数据库，第21天 掌握RAG技术与应用 2行：第25天 了解Next to SQL技术，第29天 LangChain多任务应用开发实战，第33天 Function Calling开发实战，第37天 学习MCP与A2A应用，第41天 Agent设计与应用入门，第45天 理解视觉大模型与多模态 3行：第49天 学习Fine-tuning微调艺术，第53天 Fine-tuning实操，第57天 掌握Coze工作原理与应用，第61天 Agent进阶实战与插件开发，第65天 Dify本地化部署与应用，第69天 分析式AI基础 4行：第73天 了解多领域AI算法，第77天 掌握机器学习神器，第81天 了解时间序列模型，第85天 神经网络基础与Tensorflow实战，第89天 Pytorch与视觉检测入门，第93天 项目实战：企业知识库 5行（补充完整24个）：第97天 项目实战：交互式BI报表，第104天 项目实战：AI智慧运营助手，第111天 项目实战：AI搜索类应用，第118天 项目复盘与作品集打磨，第125天 AI开发者岗位解析，第132天 综合实战&岗位对接模仿参考图布局，生成一张后端转大模型4个月学习路线图文封面，风格为简约科技风，纯白色背景。顶部是主标题“后端转大模型，别瞎学！”黑色粗体，副标题“4个月保姆级学习计划”红色超大粗体。主体为4行×6列的网格布局，共24个学习节点，每个节点包含一个简约图标和下方文字，标注“第X天 + 学习内容”。节点之间用蓝色箭头按时间顺序串联，分为基础期→应用期→进阶期→实战期四个阶段，难度逐步提升。整体排版干净清爽，无多余装饰，适合技术类公众号和小红书封面。学习节点内容参考参考图按时间顺序排列为： 1行：第1天 认识大模型基本原理，第5天 学习大模型API使用，第9天 Prompt提示词工程实战，第13天 掌握Cursor编程，第17天 学习Embeddings和向量数据库，第21天 掌握RAG技术与应用 2行：第25天 了解Next to SQL技术，第29天 LangChain多任务应用开发实战，第33天 Function Calling开发实战，第37天 学习MCP与A2A应用，第41天 Agent设计与应用入门，第45天 理解视觉大模型与多模态 3行：第49天 学习Fine-tuning微调艺术，第53天 Fine-tuning实操，第57天 掌握Coze工作原理与应用，第61天 Agent进阶实战与插件开发，第65天 Dify本地化部署与应用，第69天 分析式AI基础 4行：第73天 了解多领域AI算法，第77天 掌握机器学习神器，第81天 了解时间序列模型，第85天 神经网络基础与Tensorflow实战，第89天 Pytorch与视觉检测入门，第93天 项目实战：企业知识库 5行（补充完整24个）：第97天 项目实战：交互式BI报表，第104天 项目实战：AI智慧运营助手，第111天 项目实战：AI搜索类应用，第118天 项目复盘与作品集打磨，第125天 AI开发者岗位解析，第132天 综合实战&岗位对接
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竖版3:4海报，纯白底色，简约商务排版，顶部是加粗黑色大标题“大模型学习六大核心”。整体分为6行横向分割区块，每个区块均匀等距排布，区块之间用细黑线分割。每行左侧是纯黑色填充矩形块，矩形块内放白色加粗标题文字；右侧是白色底色正文区域，放置黑色常规宋体正文。6条内容： 1、左侧黑块文字："RAG技术："，右侧正文："RAG几乎是大模型应用开发里的高频能力。不是把资料丢进去就行，而是要理解检索、召回、重排、生成这一整条链路，知道知识库为什么答不准，也知道该从哪一环去优化。" 2、左侧黑块文字："向量数据库："，右侧正文："做知识库、语义检索、相似内容匹配时，向量数据库基本绕不过去。像FAISS、Milvus、Pinecone这些工具不只是“听过”，而是要知道它们适合什么场景，怎么配合Embedding一起用。" 3、左侧黑块文字："Function Calling："，右侧正文："当大模型不仅要“回答问题”，还要“调用工具、执行动作”时，Function Calling就很关键。比如查天气、查数据库、调接口、做数据可视化，本质上都在考验你会不会把模型能力接到真实系统里。" 4、左侧黑块文字："Agent系统："，右侧正文："AI应用开发不只是做一个聊天框，更重要的是让模型具备规划、记忆、调用工具和执行任务的能力。什么时候该用Agent，什么时候不该用Agent，这本身就是应用开发工程师要有的判断力。" 5、左侧黑块文字："模型微调："，右侧正文："不是所有问题都靠Prompt和RAG解决。有些垂类任务，比如医疗、金融、客服、投研，就需要进一步做微调。至少要知道LoRA、PEFT这类高效微调方法是在解决什么问题，适合什么场景。" 6、左侧黑块文字："项目落地能力："，右侧正文："企业最终看重的，不是你会多少术语，而是你能不能把知识库、BI助手、智能客服、AI搜索这类系统真正做出来。会技术是一回事，能把技术变成项目交付，是另一回事。" 细节要求：左右区块之间用细黑线分割，标题字体用粗黑体，正文用常规印刷宋体，无手写字体、无阴影、无多余装饰，整体干净极简，纯白背景，无图标无贴纸，纯文字排版，技术科普海报风格竖版3:4海报，纯白底色，简约商务排版，顶部是加粗黑色大标题“大模型学习六大核心”。整体分为6行横向分割区块，每个区块均匀等距排布，区块之间用细黑线分割。每行左侧是纯黑色填充矩形块，矩形块内放白色加粗标题文字；右侧是白色底色正文区域，放置黑色常规宋体正文。6条内容： 1、左侧黑块文字："RAG技术："，右侧正文："RAG几乎是大模型应用开发里的高频能力。不是把资料丢进去就行，而是要理解检索、召回、重排、生成这一整条链路，知道知识库为什么答不准，也知道该从哪一环去优化。" 2、左侧黑块文字："向量数据库："，右侧正文："做知识库、语义检索、相似内容匹配时，向量数据库基本绕不过去。像FAISS、Milvus、Pinecone这些工具不只是“听过”，而是要知道它们适合什么场景，怎么配合Embedding一起用。" 3、左侧黑块文字："Function Calling："，右侧正文："当大模型不仅要“回答问题”，还要“调用工具、执行动作”时，Function Calling就很关键。比如查天气、查数据库、调接口、做数据可视化，本质上都在考验你会不会把模型能力接到真实系统里。" 4、左侧黑块文字："Agent系统："，右侧正文："AI应用开发不只是做一个聊天框，更重要的是让模型具备规划、记忆、调用工具和执行任务的能力。什么时候该用Agent，什么时候不该用Agent，这本身就是应用开发工程师要有的判断力。" 5、左侧黑块文字："模型微调："，右侧正文："不是所有问题都靠Prompt和RAG解决。有些垂类任务，比如医疗、金融、客服、投研，就需要进一步做微调。至少要知道LoRA、PEFT这类高效微调方法是在解决什么问题，适合什么场景。" 6、左侧黑块文字："项目落地能力："，右侧正文："企业最终看重的，不是你会多少术语，而是你能不能把知识库、BI助手、智能客服、AI搜索这类系统真正做出来。会技术是一回事，能把技术变成项目交付，是另一回事。" 细节要求：左右区块之间用细黑线分割，标题字体用粗黑体，正文用常规印刷宋体，无手写字体、无阴影、无多余装饰，整体干净极简，纯白背景，无图标无贴纸，纯文字排版，技术科普海报风格
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