想学AI Agent吗?这两本开源电子书值得一读
- 2026-09-29 07:11:47
现在AI Agent很多,像我们开发平时接触得比较多的就是AI Coding相关的Agent,如:Qoder,Cursor,Codex,Claude Code、ZCode。大部分人可能都只是在使用层面,但不知道为什么这次好用、下次就翻车,并不会去探索其底层的一些逻辑。如果用一个工具,我们能窥探到其本质。那么用起来会更加的得心应手。平时,我也比较喜欢逛`Github`,也看到了一些不错的`AI Agent`相关的资料。但是这两个,是我觉得比较不错的内容
Hello-Agents 从零开始构建智能体
项目地址: https://github.com/datawhalechina/Hello-Agents
目前79.3K Star
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”。
| 第一部分:智能体与语言模型基础 | ||
| 第二部分:构建你的大语言模型智能体 | ||
| 第三部分:高级知识扩展 | ||
| 第四部分:综合案例进阶 | ||
| 第五部分:毕业设计及未来展望 | ||
深入理解 AI Agent
项目地址: https://github.com/bojieli/ai-agent-book
目前47.8K Star
全书围绕核心公式 Agent = LLM + 上下文 + 工具 展开,十章层层递进:
| Agent = LLM + 上下文 + 工具 | ||
两本侧重点不太一样。
Hello-Agents 更偏「系统入门」,从零开始带你把 Agent 框架从外到内拆一遍,适合想真正动手搭一个自己的 Agent 的人;《深入理解 AI Agent》更偏「工程实践」,围绕那个核心公式把每一块都拆开讲透,适合已经在用 Agent、想搞清楚底层为什么的人。