awesome-agentic-ai-zh

从 LLM 到多智能体，一张中文学习地图带你入门 Agentic AI

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署智能体 🍴 复刻 1074 🐛 待处理 7 👀 关注 29

访问官网 ↗ GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 8681

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，MIT 许可证，完全免费，无付费版本。

项目预览

awesome-agentic-ai-zh 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体

开发团队WenyuChiou

官网地址https://wenyuchiou.github.io/awesome-agentic-ai-zh

GitHubhttps://github.com/WenyuChiou/awesome-agentic-ai-zh

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，MIT 许可证，完全免费，无付费版本。

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agentic-ai,agentic-workflows,ai-agent,ai-agents,awesome-list,chinese-llm,claude-code,claude-skills,cli,learning-roadmap,llm,llm-agents,mcp,model-context-protocol,multi-agent-systems,prompt-engineering,rag,trilingual,tutorial

GitHub 星标★ 8681

上线时间2026-05-04 00:00:00

代码更新2026-11-02

仓库体积239.2 MB

本站数据更新2026-11-08

维护状态活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数4

项目介绍

这是一个面向中文开发者的 Agentic AI 学习路线图，以繁中、英文、简中三语呈现，旨在帮助学习者从 LLM 基础逐步进阶到多智能体系统。项目精选了 240 多个高质量资源，涵盖理论讲解、实战示例和工具推荐，并特别关注 Claude Code、Claude Skills 等前沿实践。它解决了中文社区缺乏系统性、结构化 Agent 学习路径的问题，提供了一条清晰、可操作的学习曲线。核心能力包括：分阶段的学习路线规划、多语言资源整合、实战导向的示例代码，以及持续更新的内容库。无论是初学者还是进阶开发者，都能从中找到适合自己的学习材料，快速构建 Agentic AI 的知识体系。

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 ★ 8681

技术标签

agentic-ai agentic-workflows ai-agent ai-agents awesome-list

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：入门约 10 分钟部署方式：云服务 6 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

能访问 GitHub 或线上文件站的网络环境
本地阅读时需已安装 Git
想动手做练习时，可能需要 Python 基础与一个模型调用方式（云端 API 或本机模型）
浏览器（手机阅读建议使用线上文件站）

安装与启动步骤

1打开线上文件站

不想配置环境的话，直接访问线上文件站阅读全部路线图内容，手机端也适配。
2克隆仓库到本地

想把 Markdown 文档放在本地阅读和检索，克隆仓库后用编辑器打开 stages、tracks 目录。
```
git clone https://github.com/WenyuChiou/awesome-agentic-ai-zh.git
```
3确定学习起点

完全没写过代码从 Stage 0 开始；已会 Python、Git 与 API 从 Stage 1 开始；不确定路线先看 Track 选择表。
4按顺序推进路线

走 Track A 的正式顺序是 A1→A2→Stage 5→A3→Stage 8，先确认 Stage 0–2 已掌握。
5跑通第一个练习

按阶段文档做可直接执行的小练习，需要连模型时依练习说明选云端 API 或本机路径。
6查名词表

遇到不懂的技术词，先查资源目录下的名词表，先看白话说明再记正式英文。