已发表文章
这里整理的是我已经公开发布过的 AI 学习文章。和 drafts/ 偏过程记录不同，这一栏更偏向阶段性输出，方便在 VitePress 里统一归档、检索和串起来阅读。
系列一：Agent 设计模式系列（01-15）
- 一、提示链、路由、并行化
- 二、反思、工具使用、规划
- 三、多智能体、记忆管理与学习适应
- 四、MCP：给 AI 工具世界造一个 USB 接口
- 五、目标、监控与容错
- 六、Human-in-the-Loop 设计
- 七、深入理解 RAG
- 八、A2A 协议完全指南
- 九、Multi-Agent 系统设计：架构与编排
- 十、Multi-Agent 系统设计：成本优化与容错机制
- 十一、Multi-Agent 系统设计：可观测性与生产实践
- 十二、让 AI 拥有记忆：RAG 知识库设计
- 十三、Agent 安全：给 AI 装上护栏
- 十四、从零推导 Multi-Agent 架构设计
- 十五、从零推导 Agent 工作机制
系列二：AI Agent 全栈学习系列（16-30）
- 十六、从一份 Vue 简历到全栈 AI Monorepo 的重构之路
- 十七、前端转全栈需了解的 Docker + CI/CD 核心知识
- 十八、my-resume 上线实录：从踩坑到方法论
- 十九、Prompt Template 周报生成——用 NestJS + LangChain 搭建第一个 AI Demo
- 二十、数据库技术栈全景——7 种数据库一句话定位与选型决策
- 二十一、数据库核心概念深入——索引、事务、锁、范式
- 二十二、Prisma ORM 入门——用 TypeScript 的方式管理数据库
- 二十三、Card Learning Demo——一个全栈数据库学习项目的设计与实现
- 二十四、LangGraph 学习路径·上：从零到图 — 声明式编排的三原语
- 二十五、LangGraph 学习路径·中：记忆与暂停 — 让图成为有状态服务
- 二十六、LangGraph 学习路径·下：Agent 与多智能体 — 从工具调用到调度员模式
- 二十七、从查询扩展崩溃到混合检索跑通 — RAG 系统踩坑与修复实录
- 二十八、ElasticSearch 基础 — 倒排索引、IK 分词、BM25 一次搞懂
- 二十九、ElasticSearch 实战 — 建索引、CRUD、混合检索一条龙
- 三十、混合检索 RAG — 多路召回 + Rerank 重排 + Agentic RAG 一次搞懂
说明
docs/agents/：当前项目内持续维护的中文学习文档。docs/articles/：已经发出的阶段性文章，保留原有目录和配图资源，方便一一对应管理。
阶段复盘
系列一（Agent 设计模式） 的学习主线：
从让 LLM 听话做事 → 做复杂的事 → 记住事/学会事 → 多智能体协作 → 系统安全可控可观测 → 理解完整工作机制。
系列二（AI Agent 全栈学习） 则进入实战落地阶段：
全栈工程化基础（Monorepo/Docker/CI/CD）→ NestJS + LangChain 搭建 AI Demo → 数据库全景与 Prisma ORM → LangGraph 系统学习（三原语/记忆暂停/多智能体）→ ElasticSearch 全文检索 → Agentic RAG 混合检索。