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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 660
使用教程
环境要求
- Python 3.10+
- 模型服务凭据
安装与启动步骤
-
1建环境
纯 Python 工程，先建虚拟环境。
python -m venv .venv -
2装带开发依赖
可编辑安装并带 dev，才能跑里面的示例与测试。
pip install -e ".[dev]" -
3按章节跑
它从函数调用讲到多智能体与生产部署，按顺序跑示例收益最大。
-
4选一块深挖
记忆、规划、RAG、上下文工程各成一章，不要全铺。
-
5补评测与安全
后面几章讲评测与安全，做生产系统时这部分最容易被跳过。
如何确认成功
能跑通函数调用与多智能体两章的示例，并说清各自的失败模式
注意事项
- 它是教材工程，示例为教学服务，不是可直接上线的框架。
- 示例里的模型调用要换成你自己的凭据。
- 章节多，按需精读比通读有效。
核心亮点
- 覆盖主题全面，从基础 LLM 到多智能体与强化学习，体系完整
- 实战导向，提供代码示例，非纯理论讲解，上手快
- 每日自动追踪 arXiv 论文，信息更新及时，保持前沿
不足之处
- 项目处于早期，内容深度和广度可能还在完善中
- 文档/社区待观察
适用场景
- 想系统学习 AI Agent 开发的初学者
- 需要快速了解 Agent 最新研究动态的开发者
- 基于 LangChain/LangGraph 构建实际应用的工程师
替代项目
huggingface/agents-course、microsoft/autogen、langchain-ai/langchain
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