从原理到代码，系统掌握 AI Agent 开发
《深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践》是一本由李博杰撰写的开源技术书籍，旨在系统讲解 AI Agent 的设计原理与工程实践。该书解决了开发者从零构建智能体时缺乏系统性指南的问题，内容涵盖 Agent 核心概念、记忆机制、上下文工程、多智能体协作、MCP 协议、多模态处理等关键主题。仓库不仅提供全书正文的 Markdown 源文件，还附带编译好的 PDF 版本，以及按章节组织的配套代码示例（主要使用 Python），方便读者边学边练。作为一本开源书籍，它强调理论与实践结合，通过真实案例和可运行代码帮助读者深入理解 Agent 的底层逻辑，并提升实际开发能力。项目在 GitHub 上拥有超过 3.5 万星标，是 AI Agent 领域广受认可的学习资源。
1克隆仓库
把书本正文与配套代码下载到本地，后续所有命令都在仓库根目录执行。
git clone https://github.com/bojieli/ai-agent-book.git
cd ai-agent-book2用 uv 装章节依赖
推荐方式，使用仓库提交的 uv.lock 获得可复现环境；ch1 可换成 ch2~ch10。
uv sync --locked --extra ch13用 pip 装依赖
没装 uv 时使用，从 pyproject.toml 重新解析依赖，不会使用锁文件。
python -m pip install -e ".[ch1]"4配置模型凭据
支持根目录配置的实验，可复制 .env.example 为 .env 并填入至少一个提供商 Key。
cp .env.example .env5运行配套实验
在仓库根目录执行某个实验的入口脚本，把路径换成你要跑的章节实验。
uv run python chapter1/context/main.py6pip 方式运行
使用 pip 安装时可直接用 python 执行同一实验脚本。
python chapter1/context/main.py| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
.env 中的提供商 API Key | 是 | 供调用模型的实验读取，填入至少一个提供商的密钥即可。 | sk-xxxxxxxx |
extra（章节依赖组） | 是 | 选择要安装的章节依赖，ch1 对应第 1 章，可换 ch2~ch10。 | ch1 |
--provider | 否 | 仅当实验 README 或 CLI 明确列出 ollama 时才可使用。 | ollama |
安装过程无报错，且执行 uv run python chapter1/context/main.py（或 python chapter1/context/main.py）后能看到实验正常输出。
Q：应该用 uv 还是 pip？
A：uv 是推荐方式，会用仓库提交的 uv.lock 得到可复现环境；pip 仍受支持，但从 pyproject.toml 重新解析，不读取锁文件。
Q：怎么安装其他章节的依赖？
A：把命令里的 ch1 换成 ch2~ch10。需要多个 extra 时合并到同一条命令，例如 uv sync --locked --extra ch2 --extra vllm，pip 对应 python -m pip install -e ".[ch2,vllm]"。
Q：能只装单个实验的依赖吗？
A：可以。各实验现有的 requirements.txt 在迁移期间继续有效，适合只运行单个项目或需要特殊版本约束的情况。
Q：能用本地 Ollama 跑吗？
A：只有当实验 README 或 CLI 明确列出 ollama 时，才可启动本地 Ollama 并添加 --provider ollama，其余情况请按实验说明配置凭据。
Q：运行时提示缺浏览器/CUDA/FFmpeg 怎么办？
A：这些属于系统依赖，需继续参考对应实验自己的 README 安装，本书统一安装命令不包含它们。
LangChain、AutoGPT、AgentGPT
ai-agent-book 是学习教育领域的开源项目，由 bojieli 开发，2025 年首次发布。
在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（50,065）位列前 1%，在学习教育分类的 429 个项目里位列前 3%。
近 41 天，它的 GitHub 星标从 36,594 增加到 50,065，净增 13,471。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-22。开源书籍及配套代码，完全免费，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：开发者系统学习AIAgent原理与架构设计。同类可对比的替代方案包括 LangChain、AutoGPT、AgentGPT。
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