AI智能体：原理与实战

项目定位与核心公式

本书围绕 Agent = LLM + 上下文 + 工具 这一核心公式，用 10 章把 AI Agent 从原理讲到工程实战，正文、配图及 103 个配套实验全部开源。

相较 1.4 版，2.0 版将原第四章的"异步交互"与原第九章的"多模态 Agent"合并，重组为新第六章"交互：观察与动作空间的扩展"；原第六章至第八章依次后移为第七至第九章。

电子书与多语言版本

正文源码位于 book/，中文原版与 13 种社区翻译版本均提供 PDF / EPUB 下载（链接指向 main 分支最新构建，固定版本见 Releases），也支持在线阅读（多语言切换、章节折叠、全文搜索、配套实验直达）。自行编译需安装 pandoc、xelatex、ElegantBook 文档类与字体，运行 cd book && bash build_pdf.sh。

十章内容概览

学习路径与难度分级见 docs/zh-CN/LEARNING.md。

运行配套实验

项目支持 Python 3.11–3.13，推荐使用 uv 锁定依赖以保证可复现：

# 使用 uv 锁定安装第一章实验依赖（ch1 可替换为 ch2~ch10）
uv sync --locked --extra ch1

# 无 uv 时回退到 pip
python -m pip install -e ".[ch1]"

运行示例：

uv run python chapter1/context/main.py

调用模型的实验前需配置凭据：将 .env.example 复制为 .env 并填入提供商 Key，部分实验要求在自身目录放置 .env 或直接导出环境变量；只有实验 README 或 CLI 明确列出 ollama 时才可启动本地 Ollama 并添加 --provider ollama。

部分实验需要 vLLM、unsloth 等额外组件，可合并到同一条 sync 命令，例如 uv sync --locked --extra ch2 --extra vllm。浏览器、CUDA、FFmpeg、Ollama、Playwright 等系统依赖请参考各实验 README；第 8 章部分内置组件要求 Python 3.12+。uv 与 pip 安装方法分别见官方文档与各实验 requirements.txt（迁移期间继续生效）。

API 密钥与赞助

模型 API Key 平台推荐：Kimi、智谱 GLM、Siliconflow、DeepSeek、Krill AI（一站式中转）、OpenRouter。实验执行状态与未完成门禁单独记录在 docs/EXPERIMENT_STATUS.md。

附录：外部仓库获取

第 6、7、8、10 章与实验直接映射 22 个外部仓库，另有 1 个辅助训练 cookbook，均需自行克隆到对应目录。部分训练项目还会按各自 README 拉取模型、数据集与模拟器依赖。克隆命令使用 detached checkout 并以 rev-parse HEAD 做 SHA 校验，第 10 章 use-computer-while-calling 已独立为 19PINE-AI/TalkAct 项目。源码存在不代表实验完成。

贡献

欢迎通过 Pull Request 参与：书籍内容勘误与补充、配套代码改进与 Bug 修复、新的实践项目、book/images/ 中的 SVG 配图改进、新语言翻译（可参考英文、繁體中文、俄语、泰米尔语、越南语、日语、土耳其语、韩语、匈牙利语、希伯来语版的组织方式）。提交前建议先亲手复现相关实验。

许可证

本项目采用 Apache License 2.0 开源许可证，部分子项目可能包含各自许可证信息，以子项目说明为准。