AI-Engineering-Coach

跟着练,从零把 AI Agent 工程做扎实

开源 free 学习教育
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GitHub 星标 ★ 4317
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microsoft
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源免费,定价信息待确认
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言TypeScript
技术栈/模型
GitHub 星标★ 4317
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-05-06 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

AI-Engineering-Coach 是一个面向 Agentic Engineering(智能体工程)的学习与教练型开源项目,用 TypeScript 编写。它想解决的问题是:如今大量开发者想构建 AI Agent,却缺少系统化的工程实践指导,容易在提示词设计、工具调用、状态管理、评测与迭代等环节踩坑。项目以“教练”的形态提供结构化课程、示例代码与最佳实践,帮助开发者从零理解并落地可维护的 Agent 系统。核心能力包括:分阶段的工程知识讲解、可运行的 TypeScript 示例、对常见 Agent 架构模式的拆解,以及围绕真实开发场景的练习与反馈。它不只是一个文档库,更强调“边学边做”,让学习者在动手过程中掌握智能体工程的思维方式。项目目前处于成长阶段,社区活跃度上升,适合希望系统入门 Agent 开发、或想补齐工程化短板的开发者。

Star 增长趋势

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技术标签

使用教程

—

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:浏览器扩展 7 步

环境要求

  • Node.js 与 npm 环境(用于执行 npm install 与 npm run build)
  • 已安装 VS Code,且 code 命令行可用(或改用 VS Code 图形界面安装)
  • 本机需存在 AI 会话日志,否则仪表盘没有可分析的数据
  • (可选)GitHub Copilot app,用于以 canvas 方式运行仪表盘

安装与启动步骤

  1. 1克隆仓库到本地

    把项目拉到本地目录,后续所有构建和安装操作都在该目录内执行。

    git clone https://github.com/microsoft/AI-Engineering-Coach.git
  2. 2安装依赖并构建

    在仓库目录内一次性装好依赖并打包,产出 ai-engineer-coach 开头的 .vsix 文件。

    npm install && npm run build
  3. 3安装 VSIX(mac/Linux)

    用 VS Code 命令行把构建好的扩展装进编辑器,文件名通配符会自动匹配。

    code --install-extension ai-engineer-coach-*.vsix
  4. 4安装 VSIX(Windows)

    PowerShell 下先用 Get-ChildItem 取出 .vsix 的完整路径再交给 code 安装。

    code --install-extension (Get-ChildItem . -Filter 'ai-engineer-coach-*.vsix' | Select-Object -First 1).FullName
  5. 5图形界面安装兜底

    若 code 命令不可用,在 VS Code 按 Ctrl+Shift+P 输入 Install from VSIX 手动选择文件。

  6. 6打开仪表盘

    命令面板运行 AI Engineer Coach: Open Dashboard,再从侧边栏切换页面、按工作区筛选。

  7. 7可选:画布模式运行

    在 GitHub Copilot app 中把仓库作为项目打开,直接打开 AI Engineer Coach canvas 看板。

如何确认成功

命令面板执行 AI Engineer Coach: Open Dashboard 后能打开仪表盘,侧边栏可切换页面并按工作区或 harness 筛选即成功。

常见问题

Q:为什么在扩展市场搜不到这个扩展?

A:README 明确说明该扩展未发布到任何市场或 Releases 页面,必须自行构建 .vsix 再本地安装。

Q:执行 code 命令提示找不到怎么办?

A:改用 VS Code 图形界面:按 Ctrl+Shift+P,输入 Install from VSIX,浏览并选中构建出的 .vsix 文件安装。

Q:我的数据会被上传吗?

A:不会。项目读取本地 AI 会话日志并在本机完成分析,数据不离开你的机器。

Q:canvas 模式下哪些功能不可用?

A:依赖本地 VS Code 语言模型的 Skill Finder、Learning Center、Level Up 和 Context Health AI 审查会被隐藏。

注意事项

  • 扩展没有发布到 Marketplace 或 Releases,必须自己构建 .vsix 后安装。
  • 构建命令 npm install && npm run build 在仓库根目录执行。
  • 分析全程本地进行,不上传任何数据。
  • canvas 模式下 App 会话显示为 GitHub Copilot App,终端会话显示为 GitHub Copilot CLI。

核心亮点

  • 用 TypeScript 提供可运行示例,学完能直接迁移到实际项目
  • 围绕 Agentic Engineering 系统拆解提示词、工具调用、状态与评测等关键环节
  • 以“教练”式分阶段练习组织内容,比纯文档更强调动手与反馈

不足之处

  • 项目仍在成长中,课程覆盖深度与更新频率有待持续观察
  • 缺少多语言示例,非 TypeScript 技术栈的开发者迁移成本较高

适用场景

  • 想系统入门 AI Agent 开发但不知从何下手的开发者自学
  • 团队内部做 Agent 工程培训时作为结构化教材与练习素材
  • 已有 LLM 应用经验、想补齐工程化与评测环节的工程师进阶

替代项目

LangChain、OpenAI Cookbook

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