Agent元年已至!这本开源中文教程,带你从零构建真正的AI智能体。
项目介绍

Hello-Agents 是 Datawhale 社区的系统性智能体学习教程,聚焦 AI 原生 Agent(而非流程驱动的软件工程类 Agent)。教程将从核心原理与架构入手,解析经典范式,带领学习者动手构建多智能体应用,实现从大语言模型 “使用者” 到智能体系统 “构建者” 的转变。
开源仅一周,《Hello-agents》从零开始的智能体原理与实践教程 GitHub Star 数量已经突破2.2k,成为智能体学习圈的“顶流教程”。

Datawhale
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 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
教程内容全景图
Hello-Agents 分为五大模块,层层递进,带你从入门到实战:
🔹 第一部分:智能体与语言模型基础
- 什么是智能体?从符号AI到LLM驱动的演进
- 大语言模型核心原理:Transformer、提示工程、主流模型对比
🔹 第二部分:构建你的第一个智能体
- 手把手实现经典范式:ReAct、Plan-and-Solve、Self-Reflection
- 低代码平台实战:Coze、Dify、n8n
- 主流框架应用:AutoGen、LangGraph、AgentScope
- ✅ 从零构建自己的智能体框架(Hello Agents)
🔹 第三部分:高级知识扩展
- 记忆系统与RAG:让Agent“记住”过去
- 上下文工程:持续交互中的情境管理
- 多智能体通信协议:MCP、A2A、ANP
- Agentic-RL:从SFT到GRPO的训练实战
- 智能体系统评估:如何衡量一个Agent的好坏?
🔹 第四部分:综合案例实战
- 🧳 智能旅行助手:多Agent协作规划行程
- 🔍 自动化深度研究Agent:复现Deep Research智能体
- 🏘️ 构建赛博小镇:模拟社会行为的Agent生态
🔹 第五部分:毕业设计
- 构建属于你的完整多智能体应用
- 面向求职的Agent面试题解析与项目建议

PDF 版本下载
开源社区还上线了 Hello-Agents 完全开源PDF 免费教程!
Hello-Agents PDF : https://github.com/datawhalechina/hello-agents/releases/tag/V1.0.0**Hello-Agents PDF 国内下载地址 : https://www.datawhale.cn/learn/summary/239
立即开始你的智能体之旅
“未来的AI,不是模型,而是智能体系统。”
当大模型的能力趋于饱和,真正的创新将发生在如何组织AI去完成复杂任务。
而 Hello-Agents,就是你通往这个未来的第一块跳板。
无论你是:
- 想转型Agent开发的工程师
- 想深入理解AI原理的学生
- 想打造AI产品的创业者
- 还是对AI充满好奇的自学者
这本教程,都值得你花时间认真读完。
在线阅读:https://datawhalechina.github.io/hello-agents/
GitHub 项目:https://github.com/datawhalechina/hello-agents
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- 产品与创新:《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式:构建 AI 产品》;
- 多模态与 Agent:《Step-Video 开源模型(视频生成进展)》《Agentic RAG 的现在与未来》;
- 工程落地:《从原型到生产:AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。
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1. 107 道大厂面经:覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位
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2. 102 道 AI 大模型真题:直击大模型核心考点
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3. 97 道 LLMs 真题:聚焦大型语言模型高频问题
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路线图涵盖 5 大核心板块,从基础到进阶层层递进:一步步带你从入门到进阶,从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代
L1阶段:了解大模型的基础知识,以及大模型在各个行业的应用和分析,学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段:攻坚篇丨RAG开发实战工坊
L2阶段:AI大模型RAG应用开发工程,主要学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估,还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段:跃迁篇丨Agent智能体架构设计
L3阶段:大模型Agent应用架构进阶实现,主要学习LangChain、 LIamaIndex框架,也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统,打造Agent智能体。

L4阶段:精进篇丨模型微调与私有化部署
L4阶段:大模型的微调和私有化部署,更加深入的探讨Transformer架构,学习大模型的微调技术,利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调,并通过Ollama、vLLM等推理部署框架,实现模型的快速部署。

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