系统备战 AI Agent 面试，覆盖全栈知识点
agent-camp 是一个面向 AI Agent 领域的面试知识库，旨在帮助开发者系统梳理和掌握 Agent 相关的核心知识点。它覆盖了从基础理论到工程实践的完整链路，包括 LLM 原理、Prompt 工程、RAG 检索增强生成、MCP 模型上下文协议、Tool Use 工具调用、Agent 架构设计、Multi-Agent 多智能体协作，以及 LangGraph、Claude Code、Codex CLI 等主流框架和工具的使用。此外，项目还深入探讨了 Agent 的工程化评估方法、安全风险与源码解析，为求职者和进阶开发者提供了一站式的学习与复习资源。通过结构化的知识整理和实战导向的内容，该项目解决了 AI Agent 领域知识碎片化、面试准备无抓手的问题，帮助用户高效构建完整的知识体系，提升面试竞争力。
awesome-llm-agents、agent-awesomeness、LLM-Agent-Paper-List
agent-camp 是学习教育领域的开源项目，由 yibo365 开发，是 2026 年新上线的项目。
它收录于学习教育分类，该分类目前共有 429 个项目，GitHub 星标数为 97。
项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-18。官网为知识库网站，具体定价信息未明确，需进一步查看。从国内网络环境看，可直接访问。
它主要面向的使用场景是：准备AIAgent相关岗位的技术面试。同类可对比的替代方案包括 awesome-llm-agents、agent-awesomeness、LLM-Agent-Paper-List。
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