designing-real-world-ai-agents-workshop

手把手从零搭建多智能体AI系统，附代码视频，快速上手MCP实战。

开源 🏷️定价信息待确认 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 智能体 🍴 复刻 142 🐛 待处理 2 👀 关注 2
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 521
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

designing-real-world-ai-agents-workshop 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类智能体
开发团队iusztinpaul
官网地址https://academy.towardsai.net/courses/agent-engineering?utm_source=github&utm_medium=aieng&utm_campaign=2026_aieng_workshop&utm_id=researchwriter
GitHubhttps://github.com/iusztinpaul/designing-real-world-ai-agents-workshop
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型ai-agent,ai-skills,ai-workflow,deep-research,mcp,multi-agent-systems,workshop
GitHub 星标★ 521
上线时间2026-03-27 00:00:00
代码更新2026-06-03
仓库体积63.9 MB
本站数据更新2026-11-11
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

这是一个动手实战工作坊项目，教你从零构建一个多智能体AI系统，包含深度研究代理和写作工作流，并以MCP服务器形式提供服务。项目提供完整代码、幻灯片和视频教程，适合希望学习多智能体架构和MCP协议实践的开发者。它解决了如何将复杂AI任务拆解为多个协作代理，并通过标准化接口集成到现有工具链中的问题。核心能力包括：多智能体编排、深度研究自动化、写作流程自动化、MCP服务器实现。通过实际案例，帮助开发者理解智能体间通信、任务分配和结果聚合等关键概念。

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 ★ 521

使用教程

难度：进阶 约 50 分钟 部署方式：本地安装 5 步

环境要求

  • Python 3.10+
  • Node.js 18+
  • 模型凭据

安装与启动步骤

  1. 1拉仓库

    工作坊项目，含两个服务端与一个界面。

    git clone https://github.com/iusztinpaul/designing-real-world-ai-agents-workshop.git

  2. 2装依赖

    按仓库说明装，注意 Python 与 Node 两侧。

  3. 3先跑通研究那一步

    单独测研究流程，产物落到文件里。

    make test-research-workflow

  4. 4再跑写作那一步

    用上一步的产物生成帖子。

    make test-writing-workflow

  5. 5跑端到端与评测

    两步串起来，再用模型评分。

    make test-end-to-end

如何确认成功

跑通端到端流程，研究产物与成稿分别落在文件里，且评测命令能给出分数

注意事项

  • 它是工作坊的完整实例，两个 MCP 服务加一个编排层，结构清晰。
  • 把研究和服务拆成两个服务端，是这类系统的常见做法。
  • 每一步都能单独测，排查方便。
  • 评测用模型打分，只能当趋势参考。

核心亮点

  • 提供完整代码、幻灯片和视频，学习路径清晰，适合动手实践
  • 聚焦MCP服务器实现，紧跟AI工具集成最新趋势
  • 多智能体设计案例（深度研究+写作）展示真实工作流拆解方法

不足之处

  • 项目处于早期阶段，文档和社区支持待观察
  • 示例场景偏研究/写作，对生产级部署细节覆盖有限

适用场景

  • 开发者学习多智能体架构和MCP协议实战
  • 构建自动化深度研究工具链
  • 设计内容写作与编辑的AI工作流

替代项目

AutoGen、LangGraph、CrewAI

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