扫码关注：小红书账号@西青er使用小红书扫描二维码演进与爆款
海外 Codex / Copilot，国内扣子 / Dify。日常高频：Cursor 写改代码，ChatGPT / Claude 改稿，Copilot 补全，飞书 / Notion AI 纪要与文档，共同点是目标驱动 + 工具循环。
LEARN TOGETHER · COMMUNITY CURATION
一个人走得快，一群人走得远
一个人的时间、视角和踩坑经历都有限，很难独自覆盖 Agent 飞速变化的全部知识。把你验证过的教程、项目、工具和笔记分享出来，能让下一位同路人少绕一次弯；每一份真诚贡献，也会补上这张学习地图里原本看不到的一块。
有资料推荐或愿意贡献整理？欢迎联系@西青er，一起帮助同路人。想学习的小伙伴也欢迎扫码入群。
WHY AGENT NOW
为什么现在学 AI Agent
对话在变成代办：Agent 会规划、调工具、改代码。
谁适合学、优势在哪
前后端已有接口、状态、权限与部署底子，补 Prompt / MCP 即可上手；零经验可从 Codex 提需求、读 diff、跑验证入手，边做边学。
AGENT HISTORY
AI Agent 发展历史
顺着时间线看关键转折点；每条都附可点文档，方便顺着原文补课。
Attention Is All You Need 提出自注意力架构，成为后续大语言模型（LLM）的计算骨架，也是全景图里「大脑底座」的起点。
GPT-3 展示规模化预训练的通用语言能力：推理对齐、指令跟随与多任务涌现开始成型，对应全景图中的「基础模型」层。
OpenAI Codex 把 LLM 接到编程场景，支撑 GitHub Copilot 等代码补全体验，对应全景图右侧「编程能力 · Coding」的早期形态。
InstructGPT / ChatGPT 把指令跟随与对齐对话推到主流；全景图演进主线进入「LLM → ChatGPT」，嘴部「对话生成」成为默认交互面。
Function Calling / Plugins 与 ReAct 让模型能选工具、执行并观察结果；全景图腰带层「智能体 · Agent」与「工具调用 · Tools」真正立起来。
上下文窗口、检索增强与长期记忆成为 Agent 可靠落地的「脊柱/背包」：没有证据与记忆，工具循环只会放大幻觉。
行业从 Demo 自主代理转向生产级 Harness：预算、审批、评测、可观测与失败回放。对应全景图左上「运行框架 · Harness」。
Model Context Protocol 把 Web/API、数据库、云服务与本地工具标准化接入；对应全景图左手「协议连接 · MCP」。
技能包（Skills）、生命周期钩子（Hooks）与新一代 Codex 编程 Agent 拼成可交付栈：LLM 负责认知，Harness 负责运行，MCP 连工具，Skills/Rules/Subagents 负责可复用执行。