ai-agent-book

# 深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践

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**Agent = LLM + 上下文 + 工具**——本书围绕这个核心公式，用 10 章把 AI Agent 从原理讲到工程实战。全书正文、配图、**108 个配套实验**全部开源，欢迎亲手把实验跑一遍。

> 📢 **2.0 版变更（相较 1.4 版）**：本仓库书稿版本已由 1.4 升级为 2.0。2.0 版将原第四章中的“异步交互”部分与原第九章中关于“多模态 Agent”的内容合并，重组为新的第六章“交互：观察与动作空间的扩展”。原第六章“Agent 的评估”、第七章“模型后训练”和第八章“Agent 的持续进化”依次后移一章，现分别为第七、八、九章。
>
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| 📚 **10 章** 正文，从基础到生产 | 📂 **103 个** 配套实验（含本地项目与外部复现轨道） | 🌐 **14 种** 语言：中 / 英 / 西 / 印尼 / 阿 / 繁體中文（台灣） / 俄 / 泰米尔 / 越 / 日 / 土耳其 / 韩 / 匈牙利 / 希伯来 |
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## 📖 电子书

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> - **韩语**（社区翻译，by [@JeongJaeSoon](https://github.com/JeongJaeSoon)）：[PDF](https://github.com/bojieli/ai-agent-book/releases/download/latest/AI-Agents-in-Depth-ko.pdf) · [EPUB](https://github.com/bojieli/ai-agent-book/releases/download/latest/AI-Agents-in-Depth-ko.epub)
> - **匈牙利语（Magyar）**（社区翻译，by [@barmivalami0-ux](https://github.com/barmivalami0-ux)）：[PDF](https://github.com/bojieli/ai-agent-book/releases/download/latest/AI-Agents-in-Depth-hu.pdf) · [EPUB](https://github.com/bojieli/ai-agent-book/releases/download/latest/AI-Agents-in-Depth-hu.epub)
> - **希伯来语（עברית）**（社区翻译，by [@itzikwo](https://github.com/itzikwo)）：[PDF](https://github.com/bojieli/ai-agent-book/releases/download/latest/AI-Agents-in-Depth-he.pdf) · [EPUB](https://github.com/bojieli/ai-agent-book/releases/download/latest/AI-Agents-in-Depth-he.epub)
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中文正文源码位于 [`book/`](book/)；英文/西班牙语/印度尼西亚语/阿拉伯语/繁體中文（台灣）/俄语/泰米尔/越南语/日语/土耳其语/韩语/匈牙利语/希伯来语版本为社区贡献（可能滞后于中文原版），分别位于 [`book-en/`](book-en/)、[`book-es/`](book-es/)、[`book-id/`](book-id/)、[`book-ar/`](book-ar/)、[`book-zhtw/`](book-zhtw/)、[`book-ru/`](book-ru/)、[`book-ta/`](book-ta/)、[`book-vi/`](book-vi/)、[`book-ja/`](book-ja/)、[`book-tr/`](book-tr/)、[`book-ko/`](book-ko/)、[`book-hu/`](book-hu/)、[`book-he/`](book-he/)。

<details>
<summary><b>🔧 想自行编译 PDF / EPUB？</b>（PDF 需 pandoc / xelatex / ElegantBook）</summary>

- **EPUB**：使用统一的构建脚本，详情请参阅 [EPUB 构建说明](EPUB.md)
- **正文源码**：`book/introduction.md`（引言）、`book/chapter1.md` ~ `book/chapter10.md`（第一至第十章）、`book/afterword.md`（后记）
- **编译**：安装 pandoc、xelatex、ElegantBook 文档类与相关字体后，运行

  ```bash
  cd book && bash build_pdf.sh
  ```

  图表以 SVG 文件存于 `book/images/`，编译时直接使用；排版细节见 `book/preamble.tex` 与 `book/*.lua`。

</details>

## 📑 内容速览（第 1–10 章）

全书围绕核心公式 **Agent = LLM + 上下文 + 工具** 展开，十章层层递进：

| 章 | 主题 | 一句话核心 | 正文 | 实验 |
| :--: | --- | --- | :--: | :--: |
| 1 | 🚀 **AI Agent 入门** | **Agent = LLM + 上下文 + 工具**；Harness 工程才是竞争力 | [读](book/chapter1.md) | [4](chapter1/README.md) |
| 2 | 🎯 **上下文工程** | 上下文决定能力上限：KV Cache、提示工程、Agent Skills、上下文压缩 | [读](book/chapter2.md) | [10](chapter2/README.md) |
| 3 | 📚 **用户记忆和知识库** | 跨会话记住用户、接入外部知识：用户记忆、RAG、结构化索引、知识图谱 | [读](book/chapter3.md) | [12](chapter3/README.md) |
| 4 | 🛠️ **工具** | 工具是 Agent 的双手：MCP 协议、感知/执行/协作三类工具与主动工具发现 | [读](book/chapter4.md) | [5](chapter4/README.md) |
| 5 | 💻 **Coding Agent 与通用 Agent** | 代码是「能创造新工具的工具」，生产级 Coding Agent 全景 | [读](book/chapter5.md) | [16](chapter5/README.md) |
| 6 | 🎙️ **交互：观察与动作空间的扩展** | 从模态与时序两个维度扩展 Agent 的观察与动作空间：异步与事件驱动、语音交互、Computer Use 和机器人操作 | [读](book/chapter6.md) | [13](chapter6/README.md) |
| 7 | 🎯 **Agent 的评估** | 把表现变成可比较信号：评估环境、指标、统计显著性、评估驱动选型 | [读](book/chapter7.md) | [14](chapter7/README.md) |
| 8 | 🧠 **模型后训练** | 预训练/SFT/RL 三阶段：何时选 SFT、何时选 RL，工具调用内化、样本效率 | [读](book/chapter8.md) | [19](chapter8/README.md) |
| 9 | 🔄 **Agent 的持续进化** | 从运行轨迹获得学习信号，更新知识、指令、程序与参数 | [读](book/chapter9.md) | [9](chapter9/README.md) |
| 10 | 🤝 **多 Agent 协作** | 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」 | [读](book/chapter10.md) | [6](chapter10/README.md) |

> 💡 **读** = 在 GitHub 网页直接读章节正文（markdown）；**N** = 该章正文实验数，点击查看实现与复现说明。项目类型说明（✅ 可运行 / 📖 复现 / 🚧 设计）见各章 README。
>
> 📚 如何高效阅读本书？详见 **[学习建议](docs/zh-CN/LEARNING.md)**（核心理念、学习路径、难度分级、实践建议）。

## 💻 运行配套实验

项目统一支持 **Python 3.11–3.13**。请在仓库根目录按章节安装依赖；将 `ch1` 替换为 `ch2` ~ `ch10` 即可安装对应章节：

```bash
# 推荐：使用提交到仓库的 uv.lock，获得可复现的章节环境
uv sync --locked --extra ch1

# 未安装 uv 时：使用 pip 从 pyproject.toml 重新解析
python -m pip install -e ".[ch1]"
```

运行会调用模型的实验前，请按该实验 README 配置凭据：支持根目录配置的实验可复制 `.env.example` 为 `.env` 并填入至少一个提供商 Key；有些实验要求在自身目录放 `.env` 或直接导出环境变量。只有在实验 README 或 CLI 明确列出 `ollama` 时，才可启动本地 Ollama 并添加 `--provider ollama`。

安装后可从仓库根目录运行实验，例如：

```bash
uv run python chapter1/context/main.py
# 使用 pip 安装时也可直接运行：python chapter1/context/main.py
```

- `uv` 安装方法见 [官方文档](https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/)；`pip` 仍受支持，但不会使用锁文件。
- 各实验现有的 `requirements.txt` 在迁移期间继续有效，适合只运行单个项目或需要特殊版本约束的情况。
- `all` 是不含本地训练栈的 CPU 友好组合，并不代表每个实验；`uv sync` 每次都会精确同步当前选择，使用特殊 extra 时请合并到同一条命令，例如 `uv sync --locked --extra ch2 --extra vllm` 或 `uv sync --locked --extra ch7 --extra unsloth`；pip 对应为 `python -m pip install -e ".[ch2,vllm]"`。
- 浏览器、CUDA、FFmpeg、Ollama、Playwright 浏览器及外部仓库等系统依赖，请继续参考各实验 README。第 8 章部分内置第三方组件需要 Python 3.12+。

## 🔑 API 密钥

建议申请下面几个平台的 API Key 方便学习。模型选型可参考 [这篇指南](https://01.me/2025/07/llm-api-setup/)。

| 平台 | 链接 | 特色 | 访问节点 |
| --- | --- | --- | --- |
| **Kimi**（月之暗面） | <https://platform.moonshot.cn/> | Kimi 系列，Coding、Agent 能力强 | 中国大陆 |
| **智谱 GLM** | <https://open.bigmodel.cn/> | GLM-5.2 等，Coding、Agent 能力强 | 中国大陆 |
| **Siliconflow** | <https://siliconflow.cn/> | 各种开源模型（DeepSeek、Qwen 等），中国大陆访问速度快 | 中国大陆 |
| **DeepSeek** | <https://platform.deepseek.com/> | DeepSeek 官方 API | 全球 + 中国大陆 |
| **Krill AI** | [www.krill-ai.net](https://www.krill-ai.net/register?invite=Q8D3L35725) | 一站式访问全球及国内主流模型（OpenAI、Claude、Gemini、Grok、Kimi、GLM、DeepSeek、Qwen、Minimax） | 全球 + 中国大陆 |
| **OpenRouter** | <https://openrouter.ai/> | 一站式