agents

跟着 Notebook 从零手写 AI Agent，边学边跑通

开源 free 学习教育

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GitHub 星标 ★ 6350

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目预览

项目数据

分类学习教育

开发团队ed-donner

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/ed-donner/agents

定价模式free

价格说明开源免费课程代码

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Jupyter Notebook

技术栈/模型

GitHub 星标★ 6350

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2025-03-21 00:00:00

代码更新—

仓库体积—

本站数据更新—

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-10-11

浏览次数0

项目介绍

这是一个面向 Agentic AI 工程学习的开源课程仓库，配套完整的智能体开发课程，内容以 Jupyter Notebook 形式组织。它解决的是开发者想系统学习如何构建 AI Agent 却缺乏体系化实战材料的问题：从基础概念、工具调用、记忆机制到多智能体协作与生产部署，逐步给出可运行的代码示例。核心能力包括：提供分章节的 Notebook 教程，覆盖 LangChain、CrewAI、AutoGen 等主流框架的用法；演示如何为 Agent 接入搜索、数据库、API 等外部工具；讲解任务规划、反思、RAG 等关键模式；并附带练习与项目案例，方便边学边练。整体定位是“课程+代码”的学习资源，而非可直接上线的框架，适合希望快速建立 Agent 工程认知的开发者。

Star 增长趋势

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技术标签

使用教程

—

难度：入门约 30 分钟部署方式：本地安装 6 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

一台可联网的电脑（Windows / Mac / Linux 均可）
已安装 Git，并能访问 GitHub 仓库
已安装 Python 与 Jupyter Notebook 运行环境（具体版本以 setup 文档为准）
一个可用的模型 API 密钥（OpenAI，或改用 Gemini 等免费模型）
推荐使用 Cursor 编辑器打开课程文件

安装与启动步骤

1克隆课程仓库

把课程代码仓库下载到本地任意目录，README 未指定具体路径，可自行选择。
```
git clone https://github.com/ed-donner/agents.git
```
2进入项目目录

切换到刚克隆下来的仓库根目录，后续所有操作都在此目录进行。
```
cd agents
```
3按系统打开安装文档

README 把安装说明拆成三份：Windows 看 setup/SETUP-PC.md，Mac 看 setup/SETUP-mac.md，Linux 看 setup/SETUP-linux.md。
```
ls setup
```
4照文档配置环境

严格按所选系统文档逐步安装依赖、配置密钥。README 未给出具体命令，请勿套用其他命令。
5预览 README 格式

在 Cursor 中左侧资源管理器右键文件名，选择 Open preview，才能看到格式化后的说明内容。
6打开并运行 Notebook

按课程章节顺序打开 Jupyter Notebook，逐个运行代码单元开始 6 周学习。

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`OPENAI_API_KEY`	是	调用 OpenAI 模型的密钥；README 说明也可改用 Gemini 或免费模型	`sk-xxxxxxxx`

如何确认成功

能打开课程 Notebook 并成功执行第一个代码单元，且模型调用正常返回结果。

常见问题

Q：可以用 Gemini 或免费模型代替 OpenAI 吗？

A：可以。README 的常见问题里明确说明支持使用 Gemini 或免费模型替代 OpenAI。

Q：为什么我看到的内容排版很乱？

A：在 Cursor 中右键左侧资源管理器里的文件名，选择 Open preview 即可查看格式化版本。

Q：安装过程中卡住了怎么办？

A：先确认打开了与自己操作系统对应的 setup 文档；仍有问题可按 README 提示联系课程作者。

Q：我是学到一半的老学员，怎么升级代码？

A：README 提供了专门的升级说明链接，按其中的升级指引操作即可。

注意事项

README 未列出具体安装命令，实际步骤请以 setup 目录下对应系统的文档为准。
课程为 6 周内容，覆盖 OpenAI Agents SDK、CrewAI、LangGraph、Google ADK、Pydantic AI 与 MCP。
克隆仓库与进入目录为通用前置动作，README 中未显式写出，仅作参考。

核心亮点

以 Jupyter Notebook 组织，每节可逐格运行，学习反馈即时
覆盖工具调用、记忆、多智能体等 Agent 核心模式，体系较完整
结合主流框架与真实案例，代码可直接复用改造

不足之处

课程内容依赖外部框架版本，更新不及时易出现运行报错
仓库以教学为主，缺少生产级工程化与性能优化内容

适用场景

开发者自学 Agentic AI 工程，按章节动手实践
团队内部培训，用 Notebook 做演示与练习
作为课程配套资料，辅助教学与作业批改

替代项目

microsoft/autogen、crewAIInc/crewAI

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