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开始学习 · Lab 01 · 概念笔记 · 参考项目

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关于本仓库

系统学习 AI 应用开发 的实验仓库：从最小 Chat 到 Agent、RAG、异步视频与 Docker 私有化。

开源参考项目 clone 到仓库外（~/Desktop/bobo/oss/），本仓库只放 实验代码 + 结构化笔记 + 12 周路线图。

你将学到 流式 SSE / Vercel AI SDK Tool Calling & Agent 状态机 BYOK 多 Provider 配置 RAG 检索增强生成 异步媒体任务 & Docker 部署

学习路径 Lab 01-03 基础 Chat & 流式 Lab 04-06 工程化 & 鉴权 Lab 07-09 Agent & RAG Lab 10-12 多模态 & 产品整合 查看完整计划 →

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学习看板

在下方勾选进度（也可使用 GitHub Issues / Projects 跟踪）。

阶段一 · 基础 Week 1-3

• Lab 01 — 最小 Chat API
• Lab 02 — AI SDK 流式 SSE
• Lab 03 — 多 Provider / Ollama

阶段二 · 工程化 Week 4-6

• Lab 04 — Tool Calling
• Lab 05 — 会话持久化
• Lab 06 — 登录 + BYOK 密钥

阶段三 · Agent Week 7-9

• Lab 07 — Agent 状态机
• Lab 08 — Artifact 事件流 UI
• Lab 09 — RAG 检索增强

阶段四 · 产品化 Week 10-12

• Lab 10 — 异步视频/媒体任务
• Lab 11 — Docker 私有化部署
• Lab 12 — Mini Navos 整合项目

概念自评表（点击展开）

概念	自评	对应 Lab	笔记
HTTP / SSE 流式		01, 02	docs/01-streaming.md
Provider / BYOK		03, 06	docs/02-providers.md
Tool Calling		04	docs/03-tool-calling.md
会话与消息模型		05	docs/04-sessions.md
Agent / 状态机		07, 08	docs/05-agents.md
RAG		09	docs/06-rag.md
异步任务队列		10	docs/07-async-jobs.md
Docker 自托管		11	docs/08-docker.md

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仓库结构

ai-app-lab/
├── assets/                # Banner 等资源
├── docs/                  # 跨 Lab 概念笔记
├── references/            # 开源项目阅读笔记
├── labs/01 … 12/          # 动手实验（各自独立）
├── scripts/               # clone-references / new-lab
├── LEARNING_PLAN.md       # 12 周详细计划
└── README.md

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快速开始

git clone https://github.com/ZrbJava/ai-app-lab.git
cd ai-app-lab

# 克隆参考开源项目到 ~/Desktop/bobo/oss（可选）
mkdir -p ~/Desktop/bobo/oss
./scripts/clone-references.sh

# 本地 LLM（Lab 03 起）
ollama pull qwen2.5:7b

# 开始第一个实验
cd labs/01-minimal-chat
# 见 labs/01-minimal-chat/README.md

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学习四步循环

步骤	动作	位置
1	读概念	docs/
2	读开源	references/ + ~/Desktop/bobo/oss/
3	写代码	labs/xx/
4	写复盘	Lab README.md

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参考开源项目

项目	用途	笔记
vercel/ai	AI SDK、流式、Tools	notes
NextChat	最小 Chat	notes
LiteLLM	模型网关	notes
LibreChat	BYOK + Docker	notes
LangGraph.js	Agent 图	notes
Dify	平台 / RAG	notes
Lobe Chat	Chat UI	notes
RAGFlow	RAG 工程	notes

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MIT License · Built for learning · LEARNING_PLAN