项目预览
项目数据
项目介绍
Star 增长趋势
本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整
数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 5892
使用教程
环境要求
- Python 3.10(README 说明支持 3.10–3.13)
- pip 与 git 命令行工具
- 可用的模型 API Key(如通义千问/阿里百炼、DeepSeek),或改用 Ollama 本地模型(无需 Key)
安装与启动步骤
-
1克隆仓库
把项目源码拉到本地,并进入项目根目录,后续命令都在这里执行。
git clone https://github.com/didilili/ai-agents-from-zero.git cd ai-agents-from-zero -
2创建虚拟环境
用 Python 3.10 创建隔离环境,避免依赖互相冲突;Windows 用注释里的激活命令。
python3.10 -m venv .venv source .venv/bin/activate # Windows CMD 使用:.venv\Scripts\activate -
3安装依赖
在已激活的虚拟环境中,按 requirements.txt 一次性安装项目所需依赖。
pip install -r requirements.txt -
4配置 API Key
把根目录 .env-example 复制为 .env,填入你申请到的 API Key,变量名要和代码保持一致。
cp .env-example .env -
5运行第一个案例
在项目根目录执行示例脚本,跑通说明环境与 Key 都配置正确。
python 案例与源码-2-LangChain框架/01-helloworld/StandardDesc.py
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
.env 文件 | 是 | 存放 API Key 等环境变量,由 .env-example 复制而来 | cp .env-example .env |
aliQwen-api | 否 | 通义千问/阿里百炼平台的 API Key 变量名,需与代码一致 | aliQwen-api=sk-xxxxxxxx |
QWEN_API_KEY | 否 | 通义千问相关的另一 API Key 变量名 | QWEN_API_KEY=sk-xxxxxxxx |
deepseek-api | 否 | DeepSeek 平台的 API Key 变量名 | deepseek-api=sk-xxxxxxxx |
如何确认成功
在项目根目录成功执行 python 案例与源码-2-LangChain框架/01-helloworld/StandardDesc.py 并正常输出结果,即表示环境与 Key 配置成功。
常见问题
Q:运行时提示 ModuleNotFoundError 怎么办?
A:说明依赖没装全或虚拟环境没激活,先确认已 source .venv/bin/activate,再重新执行 pip install -r requirements.txt。
Q:API Key 报错或读不到 .env 怎么办?
A:检查是否在项目根目录执行 python;确认 .env 已由 .env-example 复制生成,且变量名与代码中使用的名称完全一致。
Q:不想用云 API、不想申请 Key 可以吗?
A:可以。README 提到可使用 Ollama 本地模型,无需 API Key,具体步骤见「新手入门与常见问题」文档。
Q:Python 版本有要求吗?
A:推荐 Python 3.10,README 说明支持 3.10–3.13,版本过高或过低都可能出现依赖不兼容。
注意事项
- 必须在项目根目录执行 python 命令,否则会读不到 .env 配置文件。
- Windows 系统激活虚拟环境请使用 .venv\Scripts\activate。
- 遇到报错可先查阅仓库中的「新手入门与常见问题.md」,里面有各平台 Key 申请与常见报错处理。
- 建议结合项目在线文档 https://didilili.github.io/ai-agents-from-zero/ 一起学习。
核心亮点
- 提供从入门到企业级部署的完整学习路径,系统性极强
- 覆盖LangChain、LangGraph、Coze、Dify、MCP等主流框架,技术栈全面
- 内置实战项目和面试题库,直接对标大模型应用开发岗位需求
不足之处
- 内容更新速度可能跟不上AI技术快速迭代
- 文档/社区待观察
适用场景
- 想转行大模型应用开发的初学者系统学习
- 在职开发者快速掌握Agent主流框架和实战技巧
- 求职者准备AI Agent相关岗位面试
替代项目
dair-ai/Prompt-Engineering-Guide、openai/openai-cookbook、langchain-ai/langchain
上一篇:command-code
下一篇:refact
同类项目推荐
gptme
开源
在终端里用自然语言指挥 AI 写代码、跑命令、查资料
Your agent in your terminal, equipped with local tools: writes code, uses the termin···
xiaomo-starter-kit
开源
5分钟搭好中文AI私人助手,开箱即用
⬛ OpenClaw 中文 AI 助手模板 | 5分钟拥有你的 AI 私人助手
mini-coding-agent
开源
用最少代码看懂编码智能体核心原理
Minimal and readable coding agent harness implementation in Python to explain the co···
awesome-agentic-devops
开源
按生产就绪度评分,快速挑选靠谱的 DevOps 智能体
Curated + scored map of official MCP servers and agents for DevOps, Cloud, SRE, and ···
Lexora
开源
让 AI 住进你的桌面,自己动手把活干完
A self-evolved, sovereign desktop AI agent built for real-world action — beyond mod···
open-codex-computer-use
开源
让 AI 直接操控你的电脑,跨平台自动化操作桌面应用
Open Computer Use – Open-Source Alternative to Codex Computer Use
AurixAgent
开源
终端里跑多智能体,自动写码、研究、操作浏览器,连验证码都能过。
Autonomous Multi-Agent AI Workspace in your terminal. Codes, researches, and execute···
agenthatch
开源
把任意技能一键封装成能检索的 AI 智能体,命令行直接跑
Turn any skill into a standalone, runnable RAG-native AI Agent
heimdall-agent
开源
让 AI 自主打 CTF 靶场,自动分析并执行利用链
An autonomous AI agent framework for authorized CTF and security labs
