从基础功能到自主决策， Agent 开发进阶路怎么走？

Agent 开发进阶路线大纲

基础功能实现

掌握编程语言基础（Python/Java等）
学习API调用与数据处理
实现简单规则驱动的任务（如定时任务、条件触发）
理解事件循环与回调机制

模块化与扩展性

设计可插拔的功能模块
封装通用工具类（日志、配置、异常处理）
实现基础通信协议（HTTP/WebSocket）
构建状态管理机（有限状态机/行为树）

环境感知能力

集成传感器数据处理（视觉/语音/IoT）
开发多模态输入解析（文本+图像+语音）
构建环境建模系统（SLAM/语义地图）
实现实时数据流处理（消息队列/流计算）

决策系统构建

实现基于规则的决策引擎
集成机器学习模型（分类/回归）
开发强化学习训练框架（Q-learning/PPO）
构建知识图谱与推理系统

自主进化机制

设计在线学习管道（持续训练）
开发模拟环境测试平台
实现多智能体协作协议（合同网/拍卖）
构建安全防护系统（异常检测/熔断）

工程化部署

容器化与微服务架构
分布式任务调度系统
性能监控与自愈机制
边缘计算与云端协同方案

伦理与合规

设计透明决策日志
开发可解释性模块
实现用户授权控制
构建道德约束规则库

前沿方向探索

多模态大模型集成
神经符号系统结合
具身智能开发框架
群体智能涌现研究