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《深入理解AI Agent》开源书来了!88个配套实验,GitHub日涨4k - 今日头条.md4.5 KBit/ai/《深入理解AI Agent》开源书来了!88个配套实验,GitHub日涨4k - 今日头条.md
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title: "《深入理解AI Agent》开源书来了!88个配套实验,GitHub日涨4k - 今日头条"
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# 《深入理解AI Agent》开源书来了!88个配套实验,GitHub日涨4k - 今日头条

️ "Agent \= LLM \+ 上下文 \+ 工具",这本书把AI Agent从原理讲到工程实战,88个配套实验70\+可独立运行,全部开源免费下载。

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这是什么?

李博杰(华为昇腾AI首席架构师前身?不,这是中科院计算所研究员写的系统级Agent教程)——著《深入理解AI Agent:设计原理与工程实践》,全书10章、88个配套实验、5种语言(中/英/繁/泰/越),全部开源在GitHub,可直接下载PDF/EPUB。

今日新增4,434⭐,14\.3k⭐总量,是今天增长最快的AI开源项目。

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为什么值得关注?

**痛点**:市面上的Agent教程要么太浅(只用API调个工具就完事),要么太散(论文读一堆还是不知道怎么搭生产系统)。缺乏从原理到实战的系统性学习路径。

**方案**:这本书用核心公式 **Agent \= LLM \+ 上下文 \+ 工具** 一条线贯穿10章,从上下文工程→RAG记忆→MCP工具协议→Coding Agent→评估→后训练→自我进化→多模态→多Agent协作,层层递进。每章配套可运行代码项目。

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核心亮点

- **上下文工程(第2章)**:KV Cache优化→提示工程→Agent Skills→上下文压缩。不只是"怎么写prompt",是真讲上下文窗口如何做工程取舍。9个配套项目。
- ⚡ **MCP工具协议(第4章)**:感知/执行/协作三类工具分类法,事件驱动异步Agent设计。这不是OpenAI Function Calling教程——是协议级别的工具工程。7个配套项目。
- **Coding Agent全景(第5章)**:代码作为"能创造新工具的工具",12个配套项目覆盖从单文件补全到多仓库重构。
- **模型后训练(第7章)**:预训练/SFT/RL三阶段对比——何时选SFT、何时选RL,工具调用内化,样本效率分析。14个配套项目,全书最多。
- **多Agent协作(第10章)**:群体智能高于个体——协作框架、上下文共享/隔离、涌现的"Agent 社会"。6个配套项目含斯坦福AI小镇复现。

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快速上手

**环境要求**:任意操作系统,Python 3\.10\+,能连互联网(建议准备Kimi/智谱/Siliconflow/OpenRouter中至少一个API Key)

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# 1. 获取代码git clone https://github.com/bojieli/ai-agent-book.gitcd ai-agent-book# 2. 直接看正文(markdown格式,浏览器即可打开)open book/chapter1.md # macOS# 或 任意编辑器打开 book/chapter1.md ~ book/chapter10.md# 3. 下载PDF/EPUB(离线阅读更方便)# https://github.com/bojieli/ai-agent-book/releases/download/latest/AI-Agents-in-Depth-zh-CN.pdf# 4. 跑第一个实验cd chapter1pip install -r requirements.txtpython hello_agent.py# → 预期输出:一个最简单的Agent调用示例
```

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使用技巧

- **学习路径**:新手从第1\-4章开始(基础知识\+上下文\+记忆\+工具),约2\-3天。想深入Agent开发的后5章(评估\+后训练\+自我进化\+多模态\+多Agent\+协作),约一周。
- ⚡ **跳过编译**:PDF需要pandoc\+xelatex\+ElegantBook才能编译,嫌麻烦直接下载Release里的预制PDF。
- **API推荐**:书中推荐5个平台——Kimi(Coding/Agent强)、智谱GLM\-5\.2、Siliconflow(开源模型多)、火山引擎(国内低延迟)、OpenRouter(海外模型一站式)。
- **贡献指南**:可PR改进正文/修复Bug/贡献实践项目/翻译——提交前建议把相关实验先跑一遍。

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适合谁用?

**开发者**:想从"调API"升级到"搭Agent系统"的。读完能自己搭RAG流水线、MCP服务、多Agent协作框架。

**产品/PM**:想理解Agent技术栈边界和成本的。第6章的评估方法论能帮你做技术选型。

**研究者**:第7\-8章的后训练和自我进化是硬核内容——SFT vs RL对比、工具调用内化、经验学习范式,论文级别的深度。

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**项目地址**: 
https://github.com/bojieli/ai\-agent\-book **Stars**:14,339 ⭐(今日\+4,434) \| **协议**:Apache 2\.0

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