学AI，不迷路：yeasy免费新出9本书，就是你最完整的导航地图

学 AI，不迷路。这 9 本书，就是你最完整的导航地图

作者 yeasy 倾力打造，涵盖 AI 入门、提示词工程、上下文工程、智能体、安全与底层原理，献给每一位想认真搞懂 AI 的技术人。

💡推荐路径：零基础学 AI → 提⽰词⼯程 → 上下文⼯程 / Claude 技术指南 → 智能体 AI → ⼤模 型安全

📚 延伸阅读：学完基础后，推荐按以下路径深入：《⼤模型提⽰词⼯程指南》 → 《智能体 AI 权 威指南》 → 《OpenClaw 从入⻔到精通》

为什么你值得花 5 分钟读完这篇文章

如果你正在学 AI，大概率遇到过这些困境：

• 网上教程碎片化，今天看个 Prompt 技巧，明天读个 Agent 概念，始终拼不出完整地图；
• 想深入底层原理，却发现大部分文章要么太浅、要么直接甩论文，中间缺了一座桥；
• 做应用时遇到安全问题，不知道从哪查起，提示注入、越狱攻击这些词似懂非懂。

今天推荐的这 8 本书，正是为解决这些问题而生。它们全部出自同一位作者 yeasy 之手，采用统一的写作风格和知识体系，彼此之间环环相扣——从"AI 是什么"一路讲到"如何构建生产级智能体系统"，形成一张完整的技术学习路线图。

8 本书，一张完整的学习地图

第一站：建立认知 ——《零基础学 AI》

面向完全零基础的读者，用最朴素的语言讲清楚机器学习、深度学习、大语言模型之间的关系。独创"双轨制学习路线"：A 轨面向基础使用者（无需编程），B 轨面向工程师（含实验代码）。16 章内容从 AI 发展史讲到多模态与量子计算，是你进入 AI 世界的第一块敲门砖。

第二站：学会对话 ——《大模型提示词工程指南》

提示词工程不是"写段话"，而是一门系统学科。14 章内容覆盖从基础结构到思维链、ReAct 框架、RAG 系统、多模态提示和企业级 PromptOps。书中提出"生产落地脊柱"——六道验收门，帮你避免从提示词直接跳到多智能体的常见陷阱。

第三站：管理信息 ——《大模型上下文工程权威指南》

当应用走向生产，单靠提示词设计已经不够。上下文工程解决的核心问题是：如何在正确的时间，将正确的信息，以正确的格式，提供给模型？全书以 Write / Select / Compress / Isolate 四大策略为骨架，串联 RAG 检索、记忆架构、上下文压缩、工具调用等完整主题，最终收束为一张可落地的"上下文架构评审卡"。

第四站：理解智能体 ——《智能体 AI 权威指南》

从"能对话的 AI"迈向"能行动的 AI"。12 章内容覆盖单体智能（推理规划、记忆系统、工具使用）、群体智能（多智能体协作、通信协议、社会模拟）、工程实践（框架选型、AgentOps、生产化落地）和未来展望。全书以"单体智能 → 群体智能 → 进化学习 → 工程实践"五大篇章递进展开。

第五站：产品实战 ——《Claude 技术指南》

聚焦 Anthropic Claude 生态的落地手册，12 章正文 + 7 篇附录，覆盖提示工程、Tool Use、MCP 协议、Computer Use、Skills 系统、Agentic Coding 和 Agent 架构设计。提供三条可离线测试的"黄金路径"代码，帮你从 API 调用一路走到生产级部署。

第六站：守住底线 ——《大模型安全权威指南》

提示注入、越狱攻击、数据投毒、敏感信息泄露——LLM 的安全威胁远比你想象的严重。11 章内容系统梳理攻击面与防御体系，与 OWASP LLM Top 10、NIST AI RMF、MITRE ATLAS 等国际框架对齐。无论你是开发者还是技术管理者，这本书都是必读的安全参考。

第七站：深入底层 ——《大模型原理与架构》

为什么自注意力要除以根号 d？为什么多头比单头有效？RoPE 为什么能外推？392 页内容以"为什么"驱动写作，从 RNN 的梯度困境讲到 FlashAttention 的 IO 感知设计，从预训练范式讲到推理优化第一性原理。每个章节提供推导验收、计算验收和代码验收三类任务，帮你真正"理解"而非"记住"。

第八站：Agent应用实践 ——《OpenClaw 从入门到精通》

OpenClaw 是一款开源本地优先的个人 AI 助手系统，由 Peter Steinberger 创建。本书结合最佳实践，提供从入门到应用的全流程指南，并深度解构其底层的运行机制和实现原理。

第九站：工程落地 ——《智能体 Harness 工程指南》

智能体 = 大模型 + Harness。 当基础模型能力趋同时，差异取决于围绕模型构建的工程系统。1014 页巨著，全书贯穿实战项目 MiniHarness，以 OpenAI Codex、Claude Code、OpenClaw 三大生产级系统为参照，深入剖析运行时引擎、工具层、记忆子系统、安全体系和可观测性基础设施的设计与实现。

怎么读？一条推荐路径

不需要 8 本全读。根据你的角色和目标，选最适合自己的路线：

• 纯入门《零基础学 AI》→《大模型提示词工程指南》
• 应用开发提示词工程 → 上下文工程 → Claude 技术指南 → 智能体 AI
• 系统构建智能体 AI → Harness 工程指南 → 大模型安全
• 底层研究零基础学 AI → 大模型原理与架构

每本书都有"五分钟快速上手"和"按角色推荐路线"，帮你高效定位所需内容。

感谢 作者 yeasy ，所有作品均采用 CC BY-NC-SA 4.0 开源协议，欢迎分享给身边每一位对 AI 感兴趣的朋友。

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