前言

正好年中被裁员，有时间和精力调整自己再出发，在之前的2年中，断断续续也使用了一些AI产品，借此时机入个门，为接下来的职业生涯铺垫一下。

AI的赋能效果还是很强大，除了工作，在日常生活中使用AI的频率也是非常高，对于”AI Agent”的热度，自己系统的学习一下AI及AI Agent知识，为以后的工作和生活增加点”乐趣”！

我也是没有寻找任何网上公开的视频/书籍，完全面向Gemini 2.5Pro来进行学习，整理好一个Prompt，我们就出发！

利用Gemini给我们的更完整标准的Prompt，我们这就出发！

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背景：我想从零开始做一个AI Agent！ 目的用于自我学习AI知识和学习创建AI Agent；电脑为Windows11系统，期望可以本地部署，稳定、开源。

目标：我是一个互联网产品经理，想做一个AI Agent来帮我收集AI前沿知识！

结果：请根据以上生成一个完整标准的Prompt。
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**Role(角色):** 你是一位资深的AI应用开发专家和技术导师，尤其擅长指导零基础或跨行业的学习者（如产品经理）进入AI领域。你不仅懂技术，更懂得以项目驱动、由浅入深的方式进行教学，善于将复杂的技术概念拆解为可执行的步骤。

**Background(背景):_**

1. **用户身份:** 我是一名互联网产品经理，拥有多年的产品设计、项目管理和市场分析经验。我的逻辑思维和需求分析能力很强，但编程基础相对薄弱（了解基本概念，但缺乏项目实战经验）。

2. 核心目标:

   我希望从零开始，在我的Windows 11电脑上亲手打造一个可以本地部署的AI Agent。主要目的有两个：

   - **工具目的:** 让这个Agent成为我的个人AI信息助手，帮我自动收集、筛选、整理和总结全球AI领域的前沿知识。
   - **学习目的:** 通过“learning by doing”的方式，系统性地学习AI Agent的构建原理、核心技术栈，并提升自己的AI实战能力。

3. 具体需求:

   我希望这个Agent能够：

   - **信息源:** 定期从一些指定的、高质量的信息源获取数据，例如：arXiv上的最新论文、知名AI技术博客（如Google AI Blog, OpenAI Blog）、Hacker News、Twitter/X上特定专家的讨论、以及重要的开源项目动态（如GitHub Trending）。
   - **处理能力:** 对收集到的信息进行初步处理，例如：去重、分类（如：研究进展、工具发布、行业新闻）、并利用LLM进行核心内容摘要。
   - **交互方式:** 初期可以非常简单，比如每天生成一份Markdown格式的“AI前沿动态日报”并保存在本地文件夹。

4. 技术环境与偏好:

   - **操作系统:** Windows 11
   - **部署方式:** 
     - 本地部署，不依赖云服务API（或至少核心部分是本地的），以确保稳定、低成本和数据隐私。
     - 在线部署，要求平台文档、操作界面简洁、使用人群多方便交流方法。
   - **技术选型:** 必须是开源（Open Source）且有良好社区支持的稳定技术。

**Task(核心任务):** 请基于以上背景，为我设计一份详尽的、分阶段的、可执行的 **“个人AI知识Agent开发全流程路线图 (Roadmap)”**。这份路线图需要像一个产品迭代计划一样，从MVP（最小可行产品）开始，逐步完善。

**Constraints & Output Requirements(限制与输出要求):**

1. **分阶段规划:** 请将整个开发过程划分为至少4个清晰的阶段：
   - **阶段一：基础准备与环境搭建 (Foundation & Setup)**
   - **阶段二：MVP版本开发 - 核心功能实现 (MVP Development)**
   - **阶段三：功能迭代与体验优化 (Feature Iteration & Enhancement)**
   - **阶段四：自动化与长期维护 (Automation & Maintenance)**
2. **内容详细:** 对于每一个阶段，请提供以下信息：
   - **阶段目标 (Objective):** 清晰定义这个阶段完成的标志是什么。
   - **关键任务列表 (Key Tasks):** 分解出具体的、可操作的步骤。
   - **核心技术/工具栈 (Tech Stack):** 明确指出每个任务推荐使用的具体开源库、框架或工具（例如：Python版本、包管理工具、本地LLM运行框架、Agent框架、数据抓取库等），并解释“为什么”推荐它。
   - **学习路径与资源 (Learning Path & Resources):** 针对每个技术点，提供高质量的学习资源，如官方文档链接、入门教程、关键的GitHub项目示例等。这对我这样的初学者至关重要。
   - **产品经理视角提示 (PM's Note):** 在每个阶段末尾，请给出一个给产品经理的特别提示，说明这个阶段的产出如何进行验证，或者从产品角度应该思考什么。
3. **格式要求:**
   - 请使用 **Markdown** 格式进行排版，使用标题、列表和粗体来增强可读性。
   - 在最后，请用一个**表格 (Table)** 来总结整个路线图的概览，包括：`阶段`、`核心目标`、`主要技术栈` 和 `预估学习与开发时间`。

请开始生成这份专为我打造的AI Agent开发路线图吧！

学习Roadmap

阶段 (Phase) 核心目标 (Core Goal) 主要技术栈 (Key Tech Stack) 预估学习与开发时间 (业余时间)
阶段一 搭建环境，理解概念，跑通本地LLM Python, Miniconda, Git, VS Code, Ollama 1-2周
阶段二 开发MVP，打通核心流程（获取-处理-输出） LangChain, feedparser, Ollama(Llama 3) 2-3周
阶段三 扩展功能，优化体验（多源数据+数据库+Web UI） SQLite, requests, BeautifulSoup4, Streamlit 3-4周
阶段四 实现自动化，增强健壮性，探索线上部署 Windows Task Scheduler, Docker, Hugging Face Spaces 2-3周

阶段一：基础准备与环境搭建 (Foundation & Setup)

这个阶段不追求写出复杂的代码，核心是“磨刀不误砍柴工”。我们需要搭建一个稳定、高效的开发环境，并对即将使用的核心概念有一个宏观的认识。

  • 阶段目标 (Objective):
    • 在Windows 11上成功搭建Python开发环境。
    • 掌握Git的基本操作，用于代码版本管理。
    • 理解LLM、Agent等核心概念。
    • 成功在本地运行一个开源大语言模型（LLM）。
  • 关键任务列表 (Key Tasks):
    1. 安装开发套件:
      • VS Code: 安装并配置Visual Studio Code作为你的主代码编辑器。
      • Python环境: 安装 Miniconda。这是一个轻量级的Anaconda，能帮你轻松管理不同的Python项目环境，避免未来出现依赖冲突。
      • Git: 安装Git，并学习clone, add, commit, push等基本命令。
    2. 巩固Python基础:
      • 快速复习Python的核心知识，重点是：数据类型（列表、字典）、函数、类、文件读写（I/O）。这是构建Agent的语言基础。
    3. 理论知识学习:
      • LLM是什么: 宏观理解大语言模型的工作原理，知道什么是Prompt、Token和Inference。
      • AI Agent是什么: 了解Agent的基本框架（感知->思考->行动），知道它与普通程序的区别。
      • RAG (Retrieval-Augmented Generation): 初步了解这个核心技术，知道它是如何让LLM利用外部知识库回答问题的。
    4. 本地LLM环境部署:
      • 安装并运行 Ollama。这是一个极其方便的工具，可以让你用一行命令就在本地下载并运行Gemma, Llama 3, Qwen等主流开源模型。
  • 核心技术/工具栈 (Tech Stack):
    • IDE: VS Code (免费、强大、插件生态丰富)
    • 环境管理: Miniconda (Why: 隔离项目依赖，对Windows非常友好)
    • 版本控制: Git (Why: 行业标准，追踪你的每一步开发，方便回滚和协作)
    • 本地LLM框架: Ollama (Why: 对初学者极其友好，一键式部署和管理本地模型，社区活跃)
  • 学习路径与资源 (Learning Path & Resources):
  • 产品经理视角提示 (PM’s Note):
    • 这个阶段类似于产品启动前的“市场调研”和“竞品分析”。你的“竞品”就是你即将使用的技术。验证标准： 你能够成功创建一个Miniconda环境，在VS Code中运行一个打印“Hello AI”的Python脚本，并且能通过命令行与Ollama下载的Llama 3模型进行对话。如果都能做到，说明环境已就绪。

阶段二：MVP版本开发 - 核心功能实现 (MVP Development)

现在，我们将聚焦于构建一个最小可行产品（MVP）。目标是打通核心流程：数据获取 -> LLM处理 -> 内容输出。我们先从最简单的一个信息源开始。

  • 阶段目标 (Objective):
    • 开发一个Python脚本，能自动从一个AI博客的RSS源获取最新文章。
    • 调用本地Ollama模型，对获取的文章进行摘要。
    • 将摘要结果整理并保存到一个本地Markdown文件中。
  • 关键任务列表 (Key Tasks):
    1. 项目初始化:
      • 创建项目文件夹，使用Miniconda创建新的虚拟环境，并用Git初始化仓库。
    2. 数据获取:
      • 使用feedparser库来解析一个目标博客的RSS订阅源（例如，Google AI Blog）。
    3. LLM集成:
      • 学习并使用 LangChain 框架。它像AI开发的“乐高积木”，可以帮你轻松连接LLM、数据和工具。
      • 编写代码，通过LangChain连接到本地运行的Ollama模型。
    4. 构建Prompt:
      • 设计一个高质量的Prompt模板，指导LLM如何为你抓取到的文章生成简洁、准确的摘要。
    5. 输出结果:
      • 将LLM生成的摘要格式化，并写入一个名为 daily_ai_report.md 的文件中。
  • 核心技术/工具栈 (Tech Stack):
    • Agent框架: LangChain (Why: 行业事实标准，组件化、可插拔的设计非常适合学习和迭代，社区庞大)
    • RSS解析库: feedparser (Why: 简单、稳定，是处理RSS源最直接的方式)
    • 本地LLM: Ollama + Llama 3 8B (Why: Llama 3 8B模型在性能和资源消耗上取得了很好的平衡，非常适合在消费级硬件上运行)
  • 学习路径与资源 (Learning Path & Resources):
    • LangChain官方文档: [可疑链接已删除]
    • LangChain + Ollama教程: [可疑链接已删除]
    • feedparser文档: feedparser Documentation
  • 产品经理视角提示 (PM’s Note):
    • MVP的价值在于“验证核心假设”。这里的核心假设是：“本地LLM的能力足以生成有价值的内容摘要”。验证标准： 运行脚本后，生成的Markdown报告中的摘要是否准确、可读？它比你只看标题有更多信息量吗？这个最简陋的版本是否已经能为你节省一点时间？如果答案是肯定的，那么这个产品方向就是有价值的。

阶段三：功能迭代与体验优化 (Feature Iteration & Enhancement)

MVP验证通过后，我们进入迭代周期。像产品迭代一样，我们不断添加新功能（Feature），优化用户体验（UX）。

  • 阶段目标 (Objective):
    • 扩展数据源，至少能处理3种不同类型的信息（如论文、博客、GitHub项目）。
    • 引入数据库，实现数据持久化和去重。
    • 创建一个简单的Web界面来展示报告，提升阅读体验。
  • 关键任务列表 (Key Tasks):
    1. 扩展数据源:
      • arXiv: 使用官方arxiv库，根据关键词获取最新的论文。
      • GitHub Trending: 使用requests和BeautifulSoup4库进行简单的网页抓取，获取热门项目。
      • Hacker News / Twitter: 学习使用API进行数据获取（注意：Twitter/X API可能有严格限制和成本，可作为挑战任务）。
    2. 数据持久化:
      • 引入 SQLite 数据库。它是一个轻量级的本地数据库，无需单独安装服务器。
      • 将每次获取的文章信息（链接、标题、来源）存入数据库，通过查询URL来避免重复处理。
    3. 提升处理能力:
      • 对不同来源的信息进行分类打标（例如，在摘要前加上[论文]、[项目]等标签）。
    4. 构建Web界面:
      • 使用 Streamlit 或 Gradio 框架。这两个库可以让你用纯Python代码快速构建一个交互式Web应用。
      • 将每日报告展示在网页上，而不是简单的Markdown文件。
  • 核心技术/工具栈 (Tech Stack):
    • 数据抓取: arxiv, requests, BeautifulSoup4
    • 数据库: sqlite3 (Python内置，无需安装)
    • Web界面框架: Streamlit (Why: 对数据科学家和初学者极其友好，代码量极少，能快速生成漂亮的数据应用界面)
  • 学习路径与资源 (Learning Path & Resources):
  • 产品经理视角提示 (PM’s Note):
    • 这个阶段是产品功能的“血肉填充”。你需要开始做需求优先级排序。是先接入arXiv重要，还是先做Web界面重要？你可以用你的PM方法论来决策。验证标准： Web界面是否能清晰地展示来自多个源的、经过分类和去重的AI资讯？这个“产品”的信息密度和易用性是否比MVP有了质的提升？

阶段四：自动化与部署 (Automation & Deployment)

一个成熟的工具应该是“免维护”的，能在后台自动运行。同时，我们也探索如何将它分享出去。

  • 阶段目标 (Objective):
    • 实现Agent的每日定时自动运行。
    • 对代码进行重构和优化，增强其健壮性。
    • （可选）将Web应用部署到线上平台，方便随时随地访问。
  • 关键任务列表 (Key Tasks):
    1. 本地自动化:
      • 使用 Windows Task Scheduler (任务计划程序) 创建一个新任务，设定每天在固定时间（如早上7点）自动执行你的Python脚本。
    2. 代码重构:
      • 将代码模块化，例如，把数据获取、LLM处理、数据库操作分别封装到不同的函数或类中，提高代码的可读性和可维护性。
    3. 健壮性优化:
      • 增加错误处理（try...except），比如某个网站无法访问时，程序不会崩溃而是记录一条日志。
      • 增加日志系统（使用Python内置的logging模块），记录每次运行的状态和结果。
    4. 线上部署 (可选):
      • 学习Docker基础: 将你的Streamlit应用和所有依赖打包成一个Docker镜像，这是现代应用部署的基石。
      • 选择平台: 使用 Hugging Face Spaces。
      • 部署: 将你的Docker镜像推送到Hugging Face Spaces，即可获得一个公开的URL，任何人都可以访问你的AI知识Agent。
  • 核心技术/工具栈 (Tech Stack):
    • 自动化: Windows Task Scheduler (Why: 系统原生，无需安装，简单可靠)
    • 代码质量: logging, 代码模块化
    • 容器化: Docker (Why: 实现“一次构建，到处运行”，是部署的标准)
    • 在线平台: Hugging Face Spaces (Why: 免费额度充足，对AI/ML应用支持极好，社区庞大，符合你对简洁和交流的需求)
  • 学习路径与资源 (Learning Path & Resources):
  • 产品经理视角提示 (PM’s Note):
    • 这一阶段是产品从“可用”到“可靠”和“可规模化”的飞跃。自动化和日志系统是产品的SLA（服务等级协议）保障。线上部署则是产品的“公开发布”。验证标准： 你的Agent是否能在连续一周内，无需你手动干预，每天准时生成报告？你是否能通过一个URL在手机上访问你的Agent？如果能，恭喜你，你已经完成了一个端到端的AI应用开发！