1. 背景与动机为什么一个前端Leader会坚持到第61天Day61。说实话我自己也没想到能坚持这么久。作为一个带前端团队的小Leader当初决定抽时间学 AI Agent的时候团队里有人以为我要跳槽转岗有人觉得我在追热点甚至有同事半开玩笑地问我是不是准备把前端团队改造成AI部门。其实都不是。真正的原因是我在2025年下半年开始明显感觉到前端这个岗位的边界正在被重新画线。业务方提需求的方式变了从做一个页面变成了做一个能自动处理客户问题的流程后端同事讨论的内容变了从接口性能变成了模型选型和上下文管理而我们的日常开发工具里AI补全代码已经是默认配置不再是要不要用的问题而是怎么用得更狠的问题。我当时的判断是前端Leader不一定要转成算法工程师但如果完全不懂 AI Agent 的搭建逻辑那么接下来的两三年里很多本该由前端团队主导的场景比如智能客服界面、数据可视化辅助决策、AIGC工作台、自动化测试平台都会被别人拿走主导权。与其到时候被动的接需求不如提前把自己的技能盘重新组合一遍掌握从0到1搭建AI Agent的能力。这就是我当初立下学/转 AI Agent这个flag的起点。61天对我而言是一个很微妙的时间点。一个月的时候最容易自我感动因为刚入门什么都是新鲜的三个月的时候最容易放弃因为开始遇到真问题。61天正好卡在新鲜感退潮、但还没彻底失望的区间这个阶段积累下来的东西反而是最实在的。所以这篇文章我不聊鸡汤也不给你列一堆今天学了什么的流水账就聊这61天里我搞明白的几个核心问题前端为什么要学这个、从0到1搭建一个Agent到底要经过哪些环节、哪些前端的老本事可以直接复用以及我踩过的那些坑。这篇文章适合谁如果你是和当初的我一样的前端从业者尤其是带团队的技术负责人或者你是准备入行AI应用开发但背景偏Web方向的人那么这里面的技术选型逻辑、能力迁移方法、避坑清单应该能帮你少走不少弯路。2. 从0到1搭建 AI Agent我前30天整理出的技术选型路线2.1 先搞清楚Agent和普通接口调用的区别我刚入门时犯过一个典型错误以为写一个AI Agent就是调大模型接口然后把返回结果渲染到页面上。真上手才发现Agent和普通API调用的核心区别在于它是一个能够自主决策、调用工具、并根据中间结果调整下一步动作的闭环系统。用生活化的方式理解普通接口调用就像你打电话叫外卖