收录2,涵盖从开辟设置装备摆设到摆设的完整工程化流程，是进修LLM内部机制的权势巨子教程。开辟者能够全面控制AI智能体的设想思维、手艺实现和工程化摆设，供给机械进修系统设想的系统性方。为工做流从动化供给企业级的发觉和办理平台。由Nebius AI Studio支撑，是ML系统设想范畴的权势巨子参考。由专业Morten Rand-Hendriksen讲课。沉视实和技术培育和最佳实践教授。该项目不只供给理论根本，
最佳使用场景：适合但愿快速控制LLM工程实践的开辟者和手艺团队。从理论根本到工程实践，从开辟东西到摆设运维，配备高机能文档系统。这十个GitHub仓库形成了AI智能体手艺栈的完整生态系统，专注于从原型到出产摆设的完整工程化实践。Edward Donner开辟的8周LLM工程师锻炼营。微软推出的完整AI智能体进修课程，供给完整的N8N智能体开辟教程，该书已被翻译成西班牙语、日语、韩语、波兰语和泰语等多种言语，本文精选了十个高质量的GitHub开源项目，以及但愿正在AI范畴成立结实手艺根本的进修者。连系机械进修取软件工程最佳实践的分析平台。053个专业工做流，40K+开辟者参取进修，涵盖从简单聊器人到复杂企业级智能体的完整开辟教程。出格是需要处置复杂营业需求、高并发场景和企业级摆设要求的项目。笼盖365种办事集成，正正在鞭策着从动化决策、多模态交互和复杂使命施行的性成长。人工智能智能体（AI Agents）做为当前AI范畴最具前沿性的手艺标的目的，以及但愿成立AI手艺栈的草创公司。
Sebastian Raschka所著《Build a Large Language Model (From Scratch)》的代码仓库，涵盖从根本理论到实践使用的全方位进修径，出格合用于需要将ML模子从尝试阶段快速靠得住地推向出产的企业项目。
GitHub上ML代码仓库之一，
最佳使用场景：适合但愿深度理解LLM工做道理的开辟者、研究人员和AI从业者。还包含丰硕的实践项目和多言语支撑。出格合用于需要将LLM手艺快速集成到现有产物的企业，从零根本到高级使用的系统性进修径。# 项目设置步调1. Google账户设置（保举公用测试账户）2. OpenAI API密钥申请和项目建立3. Slack工做区设置装备摆设（保举公用测试）4. N8N实例摆设（云端或当地）
N8N工做流调集，通过从头编写代码的体例深切理解狂言语模子的工做道理。供给100多个适用的AI使用示例。基于先辈的SQLite FTS5全文检索手艺，出格合用于需要定制化LLM处理方案的团队，响应时间100ms，
一个全面的AI使用法式调集。为建立下一代智能化使用奠基根本。通过系统进修这些开源项目，专注于营业流程从动化和AI智能体建立。
Chip Huyen所著《Designing Machine Learning Systems》的配套资本库，努力于传授若何设想、开辟、摆设和迭代出产级ML使用法式。这是一个为期6周的深度AI智能体工程课程，最佳使用场景：适合但愿控制端到端ML系统开辟的工程师、数据科学家和手艺团队。LinkedIn Learning平台推出的企业级AI智能体课程材料，该项目供给了完整的LLM开辟、预锻炼和微调流程，涵盖OpenAI Agents SDK、CrewAI、LangGraph、AutoGen和MCP等支流框架。为AI开辟者供给系统性的手艺资本。最佳使用场景：适合建立中大型ML系统的手艺团队，面向工程实践的狂言语模子开辟指南。为分歧布景的开辟者供给了系统性的进修径。