🌏 Awesome LLM App Development Roadmap

🎯 From zero to building your own AI-powered applications — a complete learning roadmap for Large Language Model (LLM) Application Development.
📚 汇总 LLM 应用开发的学习路线、资料、工具、开源项目与面试准备指南，帮助你系统掌握从入门到落地的全流程。

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🧭 目录

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🚀 学习路线总览

graph TD
A[LLM 基础理论] --> B[Prompt Engineering]
B --> C[RAG 检索增强生成]
C --> D[Agent 框架开发]
D --> E[多模态应用]
E --> F[部署与优化]
F --> G[面试准备 & 项目实战]

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🧩 学习教程

全套学习教程

• Hello Agents
• All in Rag

经典书籍

• Google agent白皮书
• Google agent白皮书中文版
• Google Agentic-design-patterns中文版.pdf
• Google白皮书-Agent Quality
• Google白皮书-Agent Tools & Interoperability with Model Context Protocol (MCP)
• Google白皮书-Context Engineering_ Sessions & Memory.pdf
• Google白皮书-Introduction to Agents.pdf
• Google白皮书-Prototype to Production.pdf

入门-LLM 基础、Prompt、API 调用

进阶-LangChain / RAG / Vector DB

• LangChain
• llama_index
• chroma
• fastapi

实践-构建完整 AI 应用

🧰 经典入门案例

• 50行Python代码实现Rag应用

💡 开源项目精选

• ChatBot UI

🎯 职业发展

• AI时代的技术抉择：后端开发 vs. 大模型应用开发
• 计算机专业想做大模型应用开发，该如何规划

🎯 面试

• 大模型工程师八股文

前沿Agent工具

Cloude Code

• OpenCode中文实战课

Skills

• OAnthropic官方Skills
• Superpowers
• Planning-with-files
• Planning-with-files

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如果需要一对一的大模型应用开发（AI Agent开发）的学习路线规划、项目带做、简历修改、面试辅导可以联系我哦：【meta1101】

📈 贡献与社区

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