面向中文开发者的 AI Agent (智能体) 教程、入门指南与实战文档站点。
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这个仓库不是单纯的"工具清单",而是一个按照学习路径组织的结构化文档站点。我们系统性地覆盖了从底层 LLM 原理到上层 AI Agent 应用的完整生命周期,包括:AI Agent、LLM、RAG、Workflow、多 Agent 协作、工具调用、上下文工程、框架选型与项目落地等内容。
我们的目标是帮助中文开发者更系统、更透彻地理解并构建 AI Agent 应用。
如果你正在维护 AI、LLM、RAG 或 Agent 开发相关的资源列表,可以优先引用这些长期维护入口:
- AI Agent Guide:中文 AI Agent 开发指南
- AI Agent 是什么
- AI Agent 学习路线
- Agent、Chatbot、Workflow 与 RAG 的区别
- AI Agent 框架怎么选
- RAG 是什么
如果你正在搜索寻找以下主题,这个仓库将为你提供极大帮助(这些也是我们的核心内容矩阵):
- 基础与概念:
AI Agent 教程、AI 智能体入门、什么是 AI Agent、大语言模型 (LLM) 应用开发、RAG 教程与实践 - 原理与机制:
Workflow 工作流与 Agent 的区别、Agentic Workflow 开发、Function Calling (工具调用)、Agent Memory (上下文记忆)、Prompt Engineering 提示词工程 - 框架与架构:
LangChain 教程、LangGraph 实践、AutoGen 多 Agent 系统、CrewAI 框架解析、Dify / Coze 智能体搭建 - 进阶与落地:
AI Agent 实战项目、Agent 框架对比与技术选型、多智能体 (Multi-Agent) 协作系统、AI 智能体开发与最佳实践
AI Agent 领域发展迅猛,但也带来了明显的痛点:
- 概念混淆:容易在 Agent、聊天机器人(Chatbot)、工作流(Workflow)、RAG 之间迷失。
- 知识碎片化:听过无数高大上的名词,却难以在脑海中拼凑出完整的技术大图。
- 本末倒置:习惯于直接上手框架和工具(只停留在调用 API 的层面),而不理解底层的 Agent Core Loop 设计逻辑。
因此,本项目希望提供一条扎实、系统、面向实战的学习路径:建立评判标准 -> 理解系统原理 -> 掌握框架选型 -> 落地项目实战。
- 👶 初学者:想系统、平滑地入门 AI Agent 的中文开发者。
- 🔍 进阶者:看过不少资料与开源项目,但仍缺少全局视野和完整认知框架的人。
- 🛠️ 实战与布道者:准备在企业中进行 Agent 选型、落地开发,或热衷于研究开源生态的人。
| 模块 | 核心内容说明 |
|---|---|
| 💡 入门模块 | 认识 Agent 的本质、典型案例、适用边界以及常见的认知误区。 |
| ⚙️ 原理模块 | 深入剖析 Agent 循环、工具调用(Function Calling)、上下文管理、多 Agent 架构及可靠性工程。 |
| 🛠️ 框架模块 | 主流 Agent 框架(如 LangChain、LangGraph、AutoGen、CrewAI 等)的定位差异、适用场景与选型。 |
| 🚀 实战模块 | 手把手教你从最小的 PoC(可运行案例)演进到完整的生产级工作流搭建。 |
| 📂 项目推荐 | 深度拆解值得研究的 AI Agent 精品开源项目,提供源码学习入口。 |
| 🧰 工具导航 | 盘点当前热门平台产品与底层开发工具。 |
| 📰 行业资讯 | 过滤噪音,只做对学习路线、开发实践真正有指导价值的更新解读。 |
| 📚 资源聚合 | 优质的官方文档与硬核外部阅读资料索引。 |
| 🧠 LLM/RAG | 完整涵盖大模型与 RAG 体系,帮你在真实的 LLM 应用级语境下理解 Agent。 |
💡 建议阅读顺序:
入门 -> 原理 -> 框架 -> 实战 -> 工具 / 项目 / 资讯(按需查阅)如果刚开始接触,建议先建立核心认知与判断标准,再做技术选型,这比无脑追热点框架更稳健。
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20+ - 包管理工具:
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# 1. 安装项目依赖 pnpm install # 2. 启动本地开发服务器(支持热更新) pnpm docs:dev # 3. 生产环境静态站点构建 pnpm docs:build # 4. 本地预览构建后的结果 pnpm docs:preview
aiagentguide/
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