转型去 AI Agent 相关的公司，需要哪些技术栈？

今天体验了一下 dify ，感觉功能非常强大，而且想像力空间很广，同时我也注意到 AI agent 的趋势。不知道有没有已经在做 AI agent 相关领域的前辈，请教一下这方便需要哪些技术背景？

我大概知道的范围:

• Python
• langchain
• prompt engineering

还有其他的吗？

RAG 吧，知识库检索优化

嗯，还有 RAG ，之前对着公开教程学过 RAG+embedding+langchain 做一个简单的 demo

AI Agent 应该还是趋势，有推荐的学习资料么

@sr0miao 直接看 langchain 文档比较直接，或者 https://github.com/datawhalechina/llm-cookbook

AI Agent 还在很早期的阶段，基本上都是 demo 一搭就通，生产环境一用就崩。 问题就在于大量的 corner case 需要解决，没有那么简单的。

入场体验下 几个月就换工作的感觉

在做 agent 相关的，现在的开源很完备了，基本上几行代码就能部署 [推荐看看 langgraph 、llamaindex 、和 https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents] 但是最难的是有没有应用场景，目前看到的就是客服一类的场景天生适合 agent ，但是其他场景就想象空间很大，但是实用/落地很难

首先排除 langchain ，在用 langchain 的公司也不建议去

@ospider 为啥？能解释一下吗