30天Go Agent Infrastructure

30天Go Agent Infrastructure学习计划

💡 从"会一点AI的Go后端"→ "Go Agent Infrastructure Engineer"

不是聊天demo，而是有状态、有权限、有审批、有评估、有观测的Go后端系统。

🎯 项目目标

完成本项目后，你将具备：

  • ✅ Go并发与系统设计 - context、goroutine、graceful shutdown、错误处理、RBAC
  • ✅ Agent系统架构 - LLM Client、Tool Gateway、审批流、状态机、可观测性
  • ✅ RAG生产实现 - 向量检索、混合检索、重排、评估、成本优化
  • ✅ 企业级工程 - Docker、OpenTelemetry、eval runner、故障分析
  • ✅ 系统设计 - 3道深度题目、架构权衡、分布式思维

📅 4周学习路线

周期 主题 目标 交付物
Week 1 Agent Runtime 最小化可用agent v0.1
Week 2 RAG系统 生产级检索 v0.2
Week 3 Workflow + 安全 企业级特性 v0.3
Week 4 生产化 + 面试 可上线系统 v1.0

总时长： ~80小时（每天2-3小时）

🚀 快速开始

新手入门（第一次访问）

  1. 读这个 → 快速开始指南
  2. 看这个 → 学习地图
  3. 开始Day 1 → Go项目骨架

已开始的继续

📊 核心架构

┌─────────────────────────────────────────┐ │ Agent Runtime (Week 1) │ │ ├─ LLM Client (OpenAI) │ │ ├─ Tool Registry │ │ ├─ Agent Loop (迭代决策) │ │ └─ Error Classification │ ├─────────────────────────────────────────┤ │ RAG Pipeline (Week 2) │ │ ├─ Document Chunking │ │ ├─ Vector Embedding │ │ ├─ Hybrid Retrieval (Keyword + Vector) │ │ ├─ Reranking + Citations │ │ └─ Eval Runner │ ├─────────────────────────────────────────┤ │ Workflow & Security (Week 3) │ │ ├─ State Machine (FSM) │ │ ├─ Human Approval │ │ ├─ Guardrails (4层防护) │ │ ├─ RBAC (权限矩阵) │ │ └─ MCP Server │ ├─────────────────────────────────────────┤ │ Production (Week 4) │ │ ├─ Docker Compose │ │ ├─ OpenTelemetry (Tracing) │ │ ├─ Prometheus (Metrics) │ │ └─ Deployment + CI/CD │ └─────────────────────────────────────────┘

💡 学习方法 - 苏格拉底法

每个Day的教材遵循问题驱动的教学法：

  1. 问题驱动 - 为什么需要这个？有什么问题？
  2. 层层递进 - 从最小化版本到完整版本
  3. 代码示例 - 所有概念配可运行的Go代码
  4. 自测清单 - 检查理解深度
  5. 实战作业 - 动手巩固
  6. 问题解答 - 常见疑惑

核心原则：理解Why，而不是死记硬背

🎤 30秒Pitch

我做了一个Go版企业客服Agent。它包含Agent Runtime、RAG检索、Tool Gateway、审批流、Guardrails、RBAC、MCP Server、Tracing和Eval Runner。我的重点不是做一个聊天demo，而是把agent做成可控、可观测、可评估、可上线的后端系统。

📋 进度追踪

  • 开始学习前：填写 PROGRESS.md
  • 每天学习后：检查对应的Day并标记完成
  • 周末回顾：完成周期末的自我评估

🔗 资源导航

类型 位置
教学材料 weekplan/ 文件夹（Day 1-30）
代码示例 code-examples/ 文件夹
参考资料 docs/ 文件夹
进度追踪 PROGRESS.md
快速参考 docs/quick_reference.md

⚠️ 常见问题

Q: 没有Go基础能学吗？
A: 建议先补Go语言基础（context、interface、goroutine），预留1周。Day 1教材会讲解所有涉及的Go概念。

Q: 时间紧张能跳过某些天吗？
A: 可以。Week 1（Day 1-7）是必修，其他周可选。但Week 2的Day 8-10对RAG理解很重要。

Q: 怎样最高效地学习？
A: 按照每个Day的问题驱动部分思考，不要直接看代码。先自己想答案，再对比教材。

Q: 有答案吗？
A: 有。每个Day的"问题解答"部分有详细的Q&A。

🛠️ 技术栈速览

层级 技术
语言 Go 1.21+
LLM OpenAI API
向量DB Qdrant 或 pgvector
数据库 PostgreSQL
缓存 Redis
消息队列 - (简化实现)
部署 Docker Compose
可观测 OpenTelemetry + Prometheus + Jaeger
测试 Go test + 自定义eval

📈 预期收获

完成30天后：

  • 能手撸一个完整的agent系统
  • 理解RAG的每个环节为什么这样做
  • 知道怎样让LLM系统可信任（审批、审计、trace）
  • 能设计和讨论enterprise agent架构
  • 面试时能深度讲解你的项目（系统设计 + 工程实现）

开始日期： 2026/04/21
预计完成： 2026/05/30

👉 现在就开始Day 1！

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