hello-agents

从基础理论到实际应用，全面掌握智能体系统的设计与实现

--- ## 🎯 项目介绍   如果说 2024 年是"百模大战"的元年，那么 2025 年无疑开启了"Agent 元年"。技术的焦点正从训练更大的基础模型，转向构建更聪明的智能体应用。然而，当前系统性、重实践的教程却极度匮乏。为此，我们发起了 Hello-Agents 项目，希望能为社区提供一本从零开始、理论与实战并重的智能体系统构建指南。   Hello-Agents 是 Datawhale 社区的系统性智能体学习教程。如今 Agent 构建主要分为两派，一派是 Dify，Coze，n8n 这类软件工程类 Agent，其本质是流程驱动的软件开发，LLM 作为数据处理的后端；另一派则是 AI 原生的 Agent，即真正以 AI 驱动的 Agent。本教程旨在带领大家深入理解并构建后者——真正的 AI Native Agent。教程将带领你穿透框架表象，从智能体的核心原理出发，深入其核心架构，理解其经典范式，并最终亲手构建起属于自己的多智能体应用。我们相信，最好的学习方式就是动手实践。希望这本教程能成为你探索智能体世界的起点，能够从一名大语言模型的"使用者"，蜕变为一名智能体系统的"构建者"。 ## 📚 快速开始 ### 在线阅读 **[🌐 国外访问](https://datawhalechina.github.io/hello-agents/)** | **[🚀 国内加速](https://hello-agents.datawhale.cc)** - 无需下载，随时随地学习 ### 本地阅读 如果您希望在本地阅读或贡献内容，请参考下方的学习指南。 ### ✨ 你将收获什么？ - 📖 Datawhale 开源免费 完全免费学习本项目所有内容，与社区共同成长 - 🔍 理解核心原理 深入理解智能体的概念、历史与经典范式 - 🏗️ 亲手实现 掌握热门低代码平台和智能体代码框架的使用 - 🛠️ 自研框架 [HelloAgents](https://github.com/jjyaoao/helloagents) 基于 Openai 原生 API 从零构建一个自己的智能体框架 - ⚙️ 掌握高级技能 一步步实现上下文工程、Memory、协议、评估等系统性技术 - 🤝 模型训练 掌握 Agentic RL，从 SFT 到 GRPO 的全流程实战训练 LLM - 🚀 驱动真实案例 实战开发智能旅行助手、赛博小镇等综合项目 - 📖 求职面试 学习智能体求职相关面试问题 ## 📖 内容导航 | 章节 | 关键内容 | 状态 | | ------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------- | ---- | | [前言](./docs/前言.md) | 项目的缘起、背景及读者建议 | ✅ | | 第一部分：智能体与语言模型基础 | | | | [第一章 初识智能体](./docs/chapter1/第一章%20初识智能体.md) | 智能体定义、类型、范式与应用 | ✅ | | [第二章 智能体发展史](./docs/chapter2/第二章%20智能体发展史.md) | 从符号主义到 LLM 驱动的智能体演进 | ✅ | | [第三章 大语言模型基础](./docs/chapter3/第三章%20大语言模型基础.md) | Transformer、提示、主流 LLM 及其局限 | ✅ | | 第二部分：构建你的大语言模型智能体 | | | | [第四章 智能体经典范式构建](./docs/chapter4/第四章%20智能体经典范式构建.md) | 手把手实现 ReAct、Plan-and-Solve、Reflection | ✅ | | [第五章 基于低代码平台的智能体搭建](./docs/chapter5/第五章%20基于低代码平台的智能体搭建.md) | 了解 Coze、Dify、n8n 等低代码智能体平台使用 | ✅ | | [第六章 框架开发实践](./docs/chapter6/第六章%20框架开发实践.md) | AutoGen、AgentScope、LangGraph 等主流框架应用 | ✅ | | [第七章 构建你的Agent框架](./docs/chapter7/第七章%20构建你的Agent框架.md) | 从 0 开始构建智能体框架 | ✅ | | 第三部分：高级知识扩展…