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原文链接：https://machinelearningmastery.com/the-roadmap-for-mastering-agentic-ai-in-2026/

原文作者：Kanwal Mehreen

在本文中，您将了解掌握代理式AI（Agentic AI）清晰实用的路线图：它是什么，为什么重要，以及如何在2026年确切地构建、部署和展示真实的系统。

我们将涵盖的主题包括：

数学、编程和机器学习的核心基础。
自主、使用工具的AI代理背后的概念和架构。
部署、专业化路径和作品集策略。

让我们直接开始。

2026年精通代理式AI的路线图
图片来源：Editor

引言

代理式AI正在改变我们与机器的交互方式。与只能响应命令的传统AI不同，代理式AI可以独立地进行规划、行动和决策，以实现复杂目标。您可以在自动驾驶机器人、数字助理以及处理业务工作流程或研究任务的AI代理中看到它的身影。这类AI可以提高生产力。全球AI市场正在快速增长，预计到2026年，代理式AI将成为主流。本指南提供了一个清晰的分步路线图，以在2026年掌握代理式AI。

什么是代理式AI？

代理式AI指的是那些能够主动发起并独立行动以实现目标的系统，同时还会从其环境中学习。它们不仅仅是遵循指令；而是会规划、推理并适应新情况。例如，在金融领域，它们可以自动调整投资；在研究中，它们可以独立地探索并提出实验建议。

2026年精通代理式AI的分步路线图

步骤 1：先决条件

首先，在深入研究机器学习之前，您需要学习数学和编程的核心概念。

学习数学

对以下主题建立扎实的理解：
线性代数： 学习向量、矩阵、矩阵运算、特征值和奇异值分解。您可以从以下YouTube课程中学习：

微积分： 学习导数、梯度和优化技术。您可以从以下YouTube课程中学习：

概率论与统计学： 重点关注贝叶斯定理、概率分布和假设检验等关键概念。有用的资源包括：

您也可以参考这本教科书来学习机器学习所需的基础数学知识：教科书：Mathematics for Machine Learning

学习编程

现在，学习以下一种语言的基础知识：

Python（推荐）
Python是机器学习最流行的编程语言。这些资源可以帮助您学习Python：

掌握了编程基础知识后，请专注于用于数据处理和可视化的库，如Pandas、Matplotlib和NumPy。您可以查看的一些资源如下：

R（替代选择）
R在统计建模和数据科学中很有用。在这里学习R基础知识：

步骤 2：理解机器学习的关键概念

在此步骤中，您已经具备了足够的数学和编程知识；现在您可以开始学习机器学习的基础知识了。为此，您应该知道机器学习有三种类型：

监督学习： 一种涉及使用带标签数据集训练算法，以识别模式并做出决策的机器学习类型。需要学习的重要算法：线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、K近邻（k-NN）和决策树。
无监督学习： 一种机器学习类型，其中模型在未标记数据上进行训练，以在没有预定义输出来发现模式、分组或结构。需要学习的重要算法：主成分分析（PCA）、K均值聚类、层次聚类和DBSCAN。
强化学习： 一类机器学习，其中智能体通过与环境交互并接收奖励或惩罚来学习做决策。在此阶段您可以跳过深入研究。

我发现学习机器学习基础知识的最佳课程是：
Machine Learning Specialization by Andrew Ng | Coursera

如果您需要认证，这是一门付费课程，但您也可以在YouTube上找到视频：
Machine Learning by Professor Andrew Ng

您可以咨询的其他资源有：

尝试练习并实现Python的scikit-learn库。按照此YouTube播放列表进行顺利学习。

步骤 3：理解自主智能体

在代理式AI的核心是自主智能体，它们可以：

感知（Perceive）： 解释环境输入。
规划（Plan）： 生成实现目标的策略。
行动（Act）： 执行操作并与世界互动。
学习（Learn）： 根据反馈改进决策。

您需要关注多智能体系统、面向目标的规划与搜索算法（A*、D* Lite）、分层强化学习、规划和模拟环境（OpenAI Gym, Unity ML-Agents）等主题。我发现学习自主智能体的最佳资源是：

What is a Multi-Agent System? | IBM
The Power of AI Agents and Agentic AI Explained （推荐）
5 Types of AI Agents: Autonomous Functions & Real-World Applications （推荐）
Welcome to the Deep Reinforcement Learning Course – Hugging Face Deep RL Course （推荐）
Multi-Agent Systems in AI: Coordination, Planning & Real-World Examples

步骤 4：深入研究代理式AI架构

您需要学习如何使用简单、现代的工具来构建代理式系统。您可以从神经符号智能体开始，它们将神经网络的学习能力与基本逻辑推理相结合。然后，您可以探索基于Transformer的决策制定，其中大型语言模型有助于规划和解决问题。在此过程中，您还应该了解用于决策制定的推理引擎；用于处理即时上下文、长期知识和经验学习的记忆系统；以及用于连接智能体与外部API、管理任务和跟踪进度的工具接口和目标管理系统。之后，尝试使用AutoGPT、LangChain和人类反馈强化学习（RLHF）等工具来创建能够自主遵循指令并完成任务的智能体。我发现有帮助的资源有：

Agentic AI Full Course 2025 | AI Agents Tutorial For Beginners | Agentic AI Course | Edureka （推荐）
Master ALL 20 Agentic AI Design Patterns [Complete Course] （推荐）
azminewasi/Curated-Reinforcement-Learning-Resources

步骤 5：选择一个专业方向

代理式AI涵盖多个领域。您必须选择一个重点关注：

机器人学与自主系统： 您可以深入研究机器人导航、路径规划和操作，使用ROS、Gazebo和PyBullet等工具。可以查阅的一些优秀资源有：
- Introduction to the course “Autonomous Robotics” （推荐）
- Robotics and Autonomous Systems
面向业务与工作流自动化的AI代理： 您可以从事处理研究、报告、客户查询或营销任务的智能助理工作。这些智能体连接不同的工具，自动化重复性工作，并使用LangChain和GPT API等框架帮助团队做出更快、更明智的决策。
- 推荐课程：LangChain Crash Course For Beginners | LangChain Tutorial LangChain Mastery in 2025 | Full 5 Hour Course
生成式与决策AI： 您可以探索能够独立执行推理、规划和多步骤问题解决的大型语言模型。该专业领域涉及使用Transformer、RLHF和代理框架来构建能够自主思考并生成可靠输出的系统。可以查阅的一些免费资源有：
- Generative AI Full Course 2026 | Gen AI Tutorial for Beginners （推荐）
- Generative AI – Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF)

您可以查阅的另一个资源是：Multi Agent System in Artificial Intelligence | How To Build a Multi Agent AI System | Simplilearn

步骤 6：学习部署代理式AI系统

一旦您构建了代理式AI系统，就需要学习如何部署它，以便其他人可以使用。部署是将您的智能体转换为可以稳定运行、处理请求并在现实世界中发挥作用的服务或应用程序的过程。为此，您可以选择FastAPI或Flask通过REST API暴露您的智能体；使用Docker将所有内容打包成可运行的容器；以及像AWS、Azure或GCP这样的云提供商，您可以在其中大规模运行您的系统。这些工具有助于您的智能体在不同机器之间平稳运行，管理流量，并即使在用户很多时也能保持稳定。以下资源可能会有所帮助：

步骤 7：构建作品集并持续学习

一旦您获得了构建代理式AI系统的经验，下一步就是展示您的技能并继续学习。强大的作品集不仅能证明您的专业知识，还能让您在雇主或合作伙伴眼中脱颖而出。别忘了通过从事新项目、学习新工具和跟上最新研究来不断磨练您的技能。为此：

您可以为GitHub开源项目做贡献
在Papers with Code和arXiv上获取最新的研究论文

结论

本指南涵盖了学习和掌握2026年代理式AI的全面路线图。今天就开始学习吧，因为机会是无限的，您开始得越早，能取得的成就就越多。如果您有任何问题或需要进一步的帮助，请发表评论。

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