用户故事|悟空:如何让自己的学习收益最大化?
悟空

你好,我是悟空,本专栏的评论区经常可以看到我的身影。简单介绍下自己,我是一名热爱编程的开发者,平时喜欢写技术文章,自己的公众号有 3W+ 读者关注。
很高兴能在这里倾诉我和专栏的故事,下面将以几个问题为切入点,介绍下我与本专栏的故事。
Question1:我是如何结识这个专栏的?
首先说下我是如何和这门课相遇的。
我在本地搭建了一个简易的智能体,里面的知识库就是极客时间的专栏,想对比下这个智能体和极客时间自带的 AI 工具搜索的效果,然后提问:“MCP 和 A2A 区别?”
我搭的智能体返回的是另外一个专栏的内容,然后极客时间的 AI 工具返回的就是本专栏的第一篇,快速点进去看了下,发现是一个宝藏专栏啊!冲!
Question2:我是如何学习这个专栏的?
学习最好的方式就是讨论,其次是分享。
众人拾柴火焰高:分享踩坑经验
在专栏的很多实战篇中,我遇到了很多坑,也填了很多坑,最终将文中的示例程序跑通。
比如专栏的第四篇,就遇到了一个棘手的问题,示例程序需要用到 OpenAI,但是国内用户使用它会有很多限制。于是我把 OpenAI 换成了阿里云百炼,并按照阿里的官方文档完成了适配,并一步一步 Debug 程序,最终将程序运行起来了。
还有一件特别有趣的事,我为了验证程序的正确性,特地给了一个误导性的知识给大模型,但是大模型依旧能回答正确,让我对大模型有了更深的认识。最后我将遇到的坑和解决方案都放到了 GitHub(链接我贴在了后面),方便其他同学一起学习,大家一起进步,才能让专栏发挥他的最大价值!
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1. 悟空通过自己搭建的智能体结识了这个专栏,发现了宝藏专栏,并且通过讨论和分享的方式最大化了学习收益。 2. 他在学习专栏的过程中遇到了很多挑战,但通过分享踩坑经验、师生互动和AI工具辅助学习,他不断提高了学习效果。 3. 通过提交PR到GitHub,悟空实现了一种开放式、社会化、具有真实世界反馈的深度学习,获得了巨大的正反馈,驱动了他持续学习和贡献。 4. 通过学习专栏,悟空深入理解了MCP和A2A的工作原理,并将其应用到了自己的工作中,探索了AIOps的可能性。 5. 他通过将部署网站的脚本放到自己写的MCP Server中,实现了AI对话式部署,大大提高了部署效率,展示了AIOps的潜力。
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悟空聊架构如果看完对你有帮助,欢迎分享给其他小伙伴~2025-10-23归属地:湖北
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