一、项目介绍
最近开源了一个 AI Agent 学习平台，项目目标是把 AI 应用开发学习路线、热门面试题、AI 智能刷题、成长体系和全栈源码整合到一个可运行的平台中。
在线体验：
ai-studyhub.cn
GitHub 地址：
github.com/Earth-OL-Player/ai_learn_project
这个项目适合正在学习 AI Agent、RAG、大模型应用开发的同学。
二、项目解决的问题
学习 AI Agent 时，很多人会遇到这些问题：
这个项目围绕这些问题设计了几个核心模块：
- 学习路线
- 热门面试题
- AI 智能刷题
- AI 评分和讨论
- 成长等级和徽章
- 智能刷题记录
- 建议评论区
- 管理后台
三、功能模块
1. 学习路线
学习路线页面用于沉淀 AI 应用开发相关资料，覆盖：
- Python
- LangChain
- LangGraph
- RAG
- 向量数据库
- 工具调用
- 工作流
- AI Agent 实践
页面使用 Markdown 文件渲染，后续维护成本较低，适合持续补充学习资料。
2. 热门面试题库
题库按照方向组织，包括：
- AI 通识
- Agent 基础
- Agent 开发框架
- RAG 全链路
- 向量数据库与检索优化
- 多智能体
- 安全、评测、部署与可观测性
- 业务场景实践题
每道题包含参考答案、重要性和真实面试次数，方便学习者判断优先级。
3. AI 智能刷题
智能刷题模块支持：
- 选择题目分类
- 抽取题目
- 提交答案
- AI 评分
- 返回问题分析
- 返回优化建议
- 本题继续讨论
- 下一题和重答
这个模块适合用来训练面试表达，也适合检查自己对 AI Agent 和 RAG 概念的掌握程度。
4. 成长体系
成长体系包括：
- 总经验
- 累计答题
- 平均得分
- 学习天数
- 等级
- 段位
- 徽章墙
- 练习记录
- 薄弱题分析
这部分主要是为了让学习过程有持续反馈。
5. 管理后台
管理后台支持用户、题库、兑换码、模型配置和日志级别管理，便于后续维护题库和运营学习内容。
四、技术架构
项目目录结构如下：
ai_learn_project
├── ai-learn-web # Vue 3 前端
├── ai-learn-backend # Spring Boot 后端
├── ai-service # FastAPI AI 服务
├── doc # 文档
└── QUICK_START.md # 本地启动说明
整体架构：
浏览器
-> Vue 3 + Vite 前端
-> Spring Boot 后端
-> MySQL 数据库
-> FastAPI AI 服务
-> 外部模型服务或本地规则兜底
五、技术栈
前端
- Vue 3
- Vite
- TypeScript
- Pinia
- Vue Router
- Element Plus
- Markdown-It
- DOMPurify
后端
- Java 17
- Spring Boot 3.3.6
- MyBatis
- Flyway
- MySQL
- JWT
AI 服务
- Python 3.11+
- FastAPI
- Uvicorn
- LangChain
- LangGraph
- DeepSeek / OpenAI 兼容模型配置
六、适合什么人学习
这个项目适合：
七、后续计划
后续会继续补充：
- AI Agent 实战题。
- RAG 场景题。
- 更多学习资料。
- 弱项分析。
- 复习提醒。
- 题库质量维护流程。
八、项目地址
在线体验：
ai-studyhub.cn
GitHub：
github.com/Earth-OL-Player/ai_learn_project
如果你正在学习 AI Agent / RAG / 大模型应用开发，欢迎体验这个项目。项目还有很多可以优化的地方，也欢迎提 Issue 或 Star 支持。
