awesome-agentic-ai-zh

WenyuChiou/awesome-agentic-ai-zh is an open-source project by WenyuChiou: A trilingual (繁中 / English / 简中) learning roadmap for agentic AI: from LLM basics to multi-agent systems, with 240+ curated resources and hands-on examples. 中文 AI agent 學習地圖。. Indexed here so it can be found — not resold.

It is free. Get it from the upstream repository: https://github.com/WenyuChiou/awesome-agentic-ai-zh

From the project's own README (excerpt, reproduced for discovery under its MIT license):

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awesome-agentic-ai-zh

🤖 一張從「AI Agent 是什麼」走到「能做出可靠系統」的學習地圖

先選一條路，再一步一步走。重要概念、動手練習與精選資源都幫你排好順序。

> 📱 手機閱讀請使用線上文件站。

🎯 這份地圖幫你做什麼？

AI Agent（AI 代理人）是「能為了人的目標，自己判斷下一步並採取行動的 AI 系統」。人給它目標後，它會看目前情況、選擇下一步，必要時使用工具，再依結果繼續、修正、停止，或把控制權交還給人。它可以自動替人完成工作，但只能在人給的規則與權限內行動。只回答一次的聊天機器人，或每一步都固定寫好的腳本，不一定是 Agent。這個 repo 不要求你一開始就懂所有名詞，而是帶你依序完成三件事：

1. 先懂基礎：LLM、Prompt、API 與 Token 是什麼。 2. 再做出東西：讓模型呼叫工具、跑 Agent Loop、讀文件與記住事情。 3. 最後做得可靠：加入權限、Eval、人工批准、觀測與失敗復原。

這裡的角色是學習路線圖 + 精選資源 + 可直接執行的小練習。需要完整章節時，我們會帶你去官方文件、Datawhale Hello-Agents 或對應的 Cookbook，不重寫另一套百科全書。需要連模型時，每個練習會再說明雲端或本機路徑。

重要技術詞第一次出現時會先用白話說明，再保留正式英文。忘記某個詞時，直接查名詞表。

🚀 現在就開始

1. 完全沒寫過程式：從 Stage 0：基礎準備開始；API 或 CLI Agent 不熟時，搭配零基礎設定指南。 2. 已經會 Python、Git 與 API：從 Stage 1：LLM 基礎開始。 3. 還不確定要走哪條路：先看下面的 Track A／Track B 選擇表。

走 Track A 或 Track B 前，先確認 Stage 0–2；只走日常使用者路線的人可以直接打開角色指南。

你現在想做什麼？ 建議路線 路線入口 --- --- --- 用 Claude Code、Codex、OpenCode 等 CLI Agent 完成工作 Track A — CLI Power User A1：選一個 CLI Agent 自己寫 Agent、工具迴圈、Workflow 與服務 Track B — Agent Builder Stage 3：第一個 Agent Loop 只想在日常生活安全使用 AI，暫時不寫程式 日常使用者路線 日常使用者指南

💻 展開：下載到本機

下載後先開啟 stages/00-foundations.md，或依上表直接前往適合你的第一站。

從 Stage 0 到 Stage 8，另有 Stage 7.5 閱讀站

這張地圖共有 8 個主題 Stage + Stage 0 準備關 + Stage 7.5 進階閱讀站，也就是 10 個學習站。Track A／B 讀者先確認 Stage 0–2 共用基礎；已經會 Python、Git 與 API 的人可以跳過 Stage 0。日常使用者可以直接走角色指南。

共用基礎：Stage 0–2

Stage 這一步解決什麼？ 完成後你能做什麼？ --- --- --- 0 · 基礎準備 電腦與基本工具準備好了嗎？ 用 Python 呼叫公開 API、讀 JSON，並用 Git 保存成果 1 · LLM 基礎 LLM、Token、Context 與模型差在哪裡？ 呼叫一個 LLM，並依需求選雲端或本機模型 2 · Prompt 設計 怎麼把目標、資料、規則與輸出說清楚？ 用固定案例比較 Zero-Shot、One-Shot、Few-Shot 與 CoT 的邊界

Track A：使用 CLI Agent 把工作做完

正式順序是 A1 → A2 → Stage 5 → A3 → Stage 8。

順序 這一步解決什麼？ 完成後你能做什麼？ --- --- --- A1 · 選一個 CLI Agent OpenRouter、OpenCode、Pi、Ollama 分別是什麼？…