系列说明
《从零开始构建智能体》是 Datawhale 社区发起的系统性智能体学习教程，目标是帮助学习者从大语言模型使用者，逐步成长为智能体系统构建者。
这门教程聚焦 AI Native Agent：真正以 AI 驱动的智能体。课程从智能体基础概念和发展历史讲起，再进入 ReAct、Plan-and-Solve、Reflection 等经典范式，随后覆盖低代码平台、主流框架、自研 Agent 框架、记忆与检索、上下文工程、通信协议、Agentic RL、性能评估和综合项目。
适合人群
- 有 Python 基础的 AI 开发者
- 软件工程师
- 在校学生
- 对智能体技术感兴趣的自学者
学习目标
- 理解智能体的定义、类型、历史与经典范式
- 掌握低代码平台、主流 Agent 框架和自研 Agent 框架的实践方法
- 理解记忆、检索、上下文工程、通信协议、训练和评估等系统能力
- 完成智能旅行助手、自动化深度研究智能体、赛博小镇等综合案例学习
学习前准备
- 具备基础 Python 编程能力
- 了解大语言模型和 API 调用的基本概念
章节目录
28 章 00 前言 介绍 Hello-Agents 的创作背景、学习路径与阅读建议。 1 分钟 01 第一章 初识智能体 从定义、类型到运行机制，建立智能体的基础认知。 18 分钟 02 第二章 智能体发展史 回顾从符号主义、专家系统到 LLM 智能体的发展脉络。 19 分钟 03 第三章 大语言模型基础 梳理语言模型、词向量、Transformer 与大语言模型基础。 28 分钟 04 第四章 智能体经典范式构建 围绕 ReAct、Plan-and-Solve、Reflection 逐步构建经典智能体范式。 28 分钟 05 第五章 基于低代码平台的智能体搭建 介绍低代码平台在智能体搭建中的价值，并实操 Coze、Dify 和 n8n 的基础用法。 22 分钟 06 第六章 框架开发实践 讲解主流智能体框架的选型与实战，重点体验 AutoGen、AgentScope、CAMEL 和 LangGraph。 26 分钟 07 第七章 构建你的智能体框架 从零构建 HelloAgents 框架，完成模型接口、Agent 基类与工具系统的第一版设计。 34 分钟 08 第八章 记忆与检索 在 HelloAgents 中加入记忆与 RAG 能力，构建分层记忆系统和检索增强问答流程。 36 分钟 09 第九章 上下文工程 系统讲解上下文工程，并在 HelloAgents 中实现 ContextBuilder 与配套工具。 42 分钟 10 第十章 智能体通信协议 介绍 MCP、A2A 和 ANP 三种智能体通信协议，帮助读者理解智能体与外部世界及彼此协作的基础。 26 分钟 11 第十一章 Agentic-RL 从 LLM 训练出发，逐步讲解监督微调、GRPO 等方法，构建可训练的智能体强化学习流程。 31 分钟 12 第十二章 智能体性能评估 围绕智能体能力、任务表现和对比评测，系统说明如何客观评估智能体性能。 31 分钟 13 第十三章 智能旅行助手 通过完整的多智能体旅行助手项目，展示如何整合知识、工具、协作与前端实现。 18 分钟 14 第十四章 自动化深度研究智能体 面向知识密集型场景，讲解如何构建能够自动检索、整理并输出可信研究结果的智能体。 21 分钟 15 第十五章 构建赛博小镇 结合游戏引擎与智能体技术，构建拥有记忆、性格和社交关系的 AI 小镇。 23 分钟 16 第十六章 毕业设计：构建属于你的多智能体应用 作为教程收官章节，指导读者独立完成并开源分享自己的多智能体毕业设计。 8 分钟 17 共创毕业设计项目索引 汇总 Hello-Agents 共创毕业设计项目区的项目入口，按目录名建立可直接跳转到各项目 README 的索引。 6 分钟 18 LLM & VLM & Agent 面试问题总结 汇总 LLM、VLM、RLHF、Agent、RAG 和评估等高频面试问题，适合技术面和秋招复习。 6 分钟 19 LLM & VLM & Agent 面试回答参考 对应面试题的参考答案，覆盖 LLM、VLM、RLHF、Agent、RAG 和评估等核心考点。 147 分钟 20 上下文工程补充知识 讲解上下文工程、Context Rot、Context Poisoning 等概念，以及长上下文治理方法。 15 分钟 21 Dify智能体搭建实战指南：从零构建全能个人助手 通过 Dify 和 MCP 从零搭建一个全能个人助手，覆盖插件安装、工作流编排和多模态能力。 12 分钟 22 Hello-Agents Datawhale常见问题 FAQ 整理 Hello-Agents 课程直播 QA、学习路径、框架生态、协议、评估与环境配置问题。 10 分钟 23 Agent Skills 与 MCP：智能体能力扩展的两种范式 解释 Agent Skills 与 MCP 的差异、互补关系与使用方式，并通过技能结构和案例说明如何把领域知识封装给智能体。 12 分钟 24 GUI Agent 科普与实战——下一代人机交互的探索之旅 介绍 GUI Agent 的感知、推理和执行架构，并结合在线体验与本地部署案例讲解如何上手。 9 分钟 25 Extra07 - 环境配置 整理 FirstAgentTest.py 所需的 Python、API、虚拟环境和项目配置步骤，并提供验证与排错方法。 6 分钟 26 05. 如何写出好的 Skill 从 skill-creator 的设计思路出发，说明 Skill 的结构、分层加载、自由度控制和创建流程。 11 分钟 27 Agent应用开发实践踩坑与经验分享 记录构建 Code Agent 过程中的真实踩坑经历，涵盖工具设计、提示词、上下文管理和可观测性等实践经验。 18 分钟