by yibo365 · MCP Server · ★ 46
agent-camp 面向 AI Agent 工程师面试的系统化知识库：从 LLM、Prompt、RAG、工具调用，到 Agent 架构、多 Agent 协作、主流框架源码和生产工程化。 这个仓库不是零散的文章合集，而是一套按“面试会怎么问、工程上怎么做”组织的 Agent 学习路线。内容覆盖从底层模型原理到真实系统落地的完整链路，适合准备 Agent 工程师、LLM 应用工程师、AI Infra / AI 应用后端、RAG 工程、Coding Agent 相关岗位面试。 知识库覆盖什么 基础能力 大模型基础 LLM：Transformer、Tokenization、Embedding、预训练 / SFT / RLHF / DPO、推理参数、推理优化、模型选型、开源与闭源模型取舍。 提示词工程 Prompt Engineering：Few-shot、CoT / ToT / GoT、Self-Consistency、ReAct、系统提示词、模板工程、Prompt Injection 与压缩。 上下文工程 Context Engineering：上下文窗口、Lost in the Middle、长上下文模型、上下文压缩、会话历史、记忆系统、Context Caching、上下文污染。 工具调用 Tool Use：Function Calling、Schema...
| Stars | 46 |
| Forks | 3 |
| Language | CSS |
| Category | MCP Server |
| Quality Score | 65.5613694847878/100 |
| Last Updated | 2026-07-07 |
| Created | 2026-06-01 |
| Platforms | claude-code, cli, codex, mcp |
| Est. Tokens | ~16k |
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