learn-agent-architecture
从零手写 Agent，看懂智能体底层逻辑
learn-agent-architecture 是一个面向开发者的 AI Agent 架构学习项目，用 Python 从零实现智能体的核心机制，帮助理解 Agent 到底如何思考、调用工具和完成任务。它不依赖重型框架，而是把 Agent 循环、工具调用、任务编排、上下文管理等关键环节拆开讲透，让学习者能看清每一步的数据流和控制流。项目还涉及 harness engineering（测试/评估脚手架）思路，方便在可控环境中验证 Agent 行为。适合已经会写 Python、但被 LangChain 等框架封装挡住视线、想真正搞懂底层原理的人。通过边读代码边动手改，可以快速建立对 Agent 架构的直觉，为后续自研或调优生产级 Agent 打基础。
项目数据
使用教程
核心亮点
- 从零实现 Agent 核心循环，不依赖黑盒框架，代码可逐行调试
- 覆盖工具调用、任务编排、上下文管理等关键模块，结构清晰
- 引入 harness engineering 思路，方便对 Agent 行为做测试和评估
不足之处
- 项目处于早期，文档和示例丰富度可能不足
- 社区规模较小，遇到问题可参考的讨论和问答有限
适用场景
- Python 开发者想搞懂 Agent 底层原理时逐行阅读和改造
- 团队自研 Agent 框架前做技术预研和原型验证
- 教学培训中作为 Agent 架构课程的配套实战代码
替代项目
LangChain、AutoGPT
项目介绍
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