End-to-End-Agentic-Ai-Automation-Lab

跑通多智能体+RAG+部署的实战代码合集

这是一个面向智能体（Agentic AI）的动手实践型开源实验室，汇集了多智能体系统、LangChain、LangGraph、AutoGen、CrewAI、RAG、MCP 协议以及 n8n 自动化等主流技术栈的代码示例与部署流程。它解决的是开发者从零搭建 AI 智能体应用时缺乏系统化、可运行参考案例的问题，把分散的框架文档整合成一套连贯的学习与实验路径。核心能力包括：多智能体协作编排、检索增强生成（RAG）与 Agentic RAG 实践、MCP 服务集成、微调与护栏（Guardrails）配置，以及用 Docker、AWS、BentoML 进行可扩展的智能体部署。项目以 Jupyter Notebook 为主要载体，适合边看边跑、快速验证想法，降低从概念到可部署原型的门槛。