基础能力

这一组内容主要解决一个问题：

在真正进入 Agent 之前，怎么先把模型、上下文、知识和工具这几块基础能力打扎实。

如果说后面的 Agent 与工程化 关注的是“系统怎么持续执行任务”，那么这一组关注的就是：

• 模型到底怎么被驱动
• 输入信息到底怎么组织
• 外部知识怎么补进来
• 工具能力怎么接进系统

小地图

你可以把这条线理解成：

• Prompt：先学会怎么把任务说清楚
• Context：再学会怎么把信息环境搭对
• Prompt vs Context：把两者边界分清
• RAG：补上模型本身不知道的外部知识
• Tool Use：让系统开始具备行动能力

适合谁看

适合：

• 刚开始系统学习 AI 应用的人
• 还在理解 Prompt、Context、RAG、Tool 之间关系的人
• 想先把基础能力串成一条主线，再进入 Agent 的人

建议怎么读

推荐顺序：

1. Prompt Engineering
2. Context Engineering
3. Prompt Engineering vs Context Engineering
4. RAG 入门与实践
5. Tool Use / Function Calling

这一组读完之后，你应该收获什么

读完这一组后，最好能回答这些问题：

• Prompt 和 Context 分别在解决什么问题
• 为什么很多复杂系统的问题不是 prompt 不好，而是 context 不好
• RAG 为什么不是“把知识塞给模型”那么简单
• Tool Use 为什么是从“会回答”到“会做事”的分界线

如果这些问题都比较清楚了，再进入 Agent 模块会顺很多。