[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"project-93547":3},{"id":4,"name":5,"fullName":6,"owner":7,"repo":5,"description":8,"homepage":9,"htmlUrl":10,"language":11,"languages":9,"totalLinesOfCode":9,"stars":12,"forks":13,"watchers":14,"openIssues":15,"contributorsCount":9,"subscribersCount":16,"size":16,"stars1d":16,"stars7d":16,"stars30d":16,"stars90d":16,"forks30d":16,"starsTrendScore":16,"compositeScore":17,"rankGlobal":9,"rankLanguage":9,"license":9,"archived":18,"fork":18,"defaultBranch":19,"hasWiki":18,"hasPages":18,"topics":20,"createdAt":9,"pushedAt":9,"updatedAt":34,"readmeContent":35,"aiSummary":9,"trendingCount":16,"starSnapshotCount":16,"syncStatus":15,"lastSyncTime":36,"discoverSource":37},93547,"ai-agent-book","bojieli\u002Fai-agent-book","bojieli","《深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践》（李博杰 著）开源主仓库：全书正文、编译版 PDF 与按章配套代码",null,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbojieli\u002Fai-agent-book","Python",9576,876,45,2,0,61.83,false,"main",[21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33],"agent","agent-memory","ai-agent","book","coding-agent","context-engineering","large-language-models","llm","mcp","multi-agent","multimodal","rag","reinforcement-learning","2026-07-22 04:02:09","# 深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践\n\n[![Stars](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Fbojieli\u002Fai-agent-book?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbojieli\u002Fai-agent-book) [![License](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Flicense-Apache--2.0-blue.svg)](LICENSE) [![PDF](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FPDF-%E4%B8%8B%E8%BD%BD-success.svg)](#-电子书) [![Languages](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F翻译-5%20种%20语言-informational.svg)](#-电子书)\n\n**中文** ← 当前 · [台灣正體](docs\u002Fzh-TW\u002FREADME.md) · [English](docs\u002Fen\u002FREADME.md) · [Tiếng Việt](docs\u002Fvi\u002FREADME.md) · [தமிழ்](docs\u002Fta\u002FREADME.md)\n\n**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、**88 个配套实验**全部开源，欢迎亲手把实验跑一遍。\n\n| 📚 **10 章** 正文，从基础到生产 | 📂 **88 个** 配套项目（70+ 可独立运行） | 🌐 **5 种** 语言：中 \u002F 台灣正體 \u002F 英 \u002F 泰 \u002F 越 |\n| :---: | :---: | :---: |\n\n## 📖 电子书\n\n> 📥 **直接下载**（全书正文，开源免费）。以下链接始终指向 main 分支的最新构建；固定版本见 [Releases](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbojieli\u002Fai-agent-book\u002Freleases)：\n> - **中文（原版）**：[PDF](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbojieli\u002Fai-agent-book\u002Freleases\u002Fdownload\u002Flatest\u002FAI-Agents-in-Depth-zh-CN.pdf) · [EPUB](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbojieli\u002Fai-agent-book\u002Freleases\u002Fdownload\u002Flatest\u002FAI-Agents-in-Depth-zh-CN.epub)\n> - **台灣正體**（社区翻译，by [@tigercosmos](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftigercosmos)）：[PDF](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbojieli\u002Fai-agent-book\u002Freleases\u002Fdownload\u002Flatest\u002FAI-Agents-in-Depth-zh-TW.pdf) · [EPUB](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbojieli\u002Fai-agent-book\u002Freleases\u002Fdownload\u002Flatest\u002FAI-Agents-in-Depth-zh-TW.epub)\n> - **英文**（社区翻译，by [@nsdevaraj](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnsdevaraj)）：[PDF](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbojieli\u002Fai-agent-book\u002Freleases\u002Fdownload\u002Flatest\u002FAI-Agents-in-Depth-en.pdf) · [EPUB](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbojieli\u002Fai-agent-book\u002Freleases\u002Fdownload\u002Flatest\u002FAI-Agents-in-Depth-en.epub)\n> - **泰米尔语**（社区翻译，by [@nsdevaraj](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnsdevaraj)）：[PDF](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbojieli\u002Fai-agent-book\u002Freleases\u002Fdownload\u002Flatest\u002FAI-Agents-in-Depth-ta.pdf) · [EPUB](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbojieli\u002Fai-agent-book\u002Freleases\u002Fdownload\u002Flatest\u002FAI-Agents-in-Depth-ta.epub)\n> - **越南语**（社区翻译，by [@toanalien](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftoanalien)）：[PDF](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbojieli\u002Fai-agent-book\u002Freleases\u002Fdownload\u002Flatest\u002FAI-Agents-in-Depth-vi.pdf) · [EPUB](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbojieli\u002Fai-agent-book\u002Freleases\u002Fdownload\u002Flatest\u002FAI-Agents-in-Depth-vi.epub)\n\n中文正文源码位于 [`book\u002F`](book\u002F)；台灣正體\u002F英文\u002F泰米尔\u002F越南语版本为社区贡献（可能滞后于中文原版），分别位于 [`book-zhtw\u002F`](book-zhtw\u002F)、[`book-en\u002F`](book-en\u002F)、[`book-ta\u002F`](book-ta\u002F)、[`book-vi\u002F`](book-vi\u002F)。\n\n可使用统一的构建脚本生成中文、台灣正體、英文、泰米尔语和越南语 EPUB 3 电子书。请参阅 [EPUB 构建说明](EPUB.md)。\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Cb>🔧 想自行编译 PDF？\u003C\u002Fb>（需 pandoc \u002F xelatex \u002F ElegantBook）\u003C\u002Fsummary>\n\n- **正文源码**：`book\u002Fintroduction.md`（引言）、`book\u002Fchapter1.md` ~ `book\u002Fchapter10.md`（第一至第十章）、`book\u002Fafterword.md`（后记）\n- **编译**：安装 pandoc、xelatex、ElegantBook 文档类与相关字体后，运行\n\n  ```bash\n  cd book && bash build_pdf.sh\n  ```\n\n  图表由 `book\u002Fgen_*_figs.py` 生成、存于 `book\u002Fimages\u002F`，排版细节见 `book\u002Fpreamble.tex` 与 `book\u002F*.lua`。\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n## 📑 内容速览（第 1–10 章）\n\n全书围绕核心公式 **Agent = LLM + 上下文 + 工具** 展开，十章层层递进：\n\n| 章 | 主题 | 一句话核心 | 正文 | 代码 |\n| :--: | --- | --- | :--: | :--: |\n| 1 | 🚀 **Agent 基础知识** | 「模型即 Agent」新范式 + **Agent = LLM + 上下文 + 工具**；Harness 工程才是竞争力 | [读](book\u002Fchapter1.md) | [4](chapter1\u002FREADME.md) |\n| 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\u002Fchapter2.md) | [9](chapter2\u002FREADME.md) |\n| 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\u002Fchapter3.md) | [13](chapter3\u002FREADME.md) |\n| 4 | 🛠️ **工具** | 工具是 Agent 的双手：MCP 协议、感知\u002F执行\u002F协作三类工具、事件驱动异步 Agent、主动工具发现 | [读](book\u002Fchapter4.md) | [7](chapter4\u002FREADME.md) |\n| 5 | 💻 **Coding Agent 与代码生成** | 代码是「能创造新工具的工具」，生产级 Coding Agent 全景 | [读](book\u002Fchapter5.md) | [12](chapter5\u002FREADME.md) |\n| 6 | 🎯 **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\u002Fchapter6.md) | [10](chapter6\u002FREADME.md) |\n| 7 | 🧠 **模型后训练** | 预训练\u002FSFT\u002FRL 三阶段：何时选 SFT、何时选 RL，工具调用内化、样本效率 | [读](book\u002Fchapter7.md) | [14](chapter7\u002FREADME.md) |\n| 8 | 🔄 **Agent 的自我进化** | 不改权重也能成长：经验学习、从工具使用者到创造者 | [读](book\u002Fchapter8.md) | [6](chapter8\u002FREADME.md) |\n| 9 | 🎙️ **多模态与实时交互** | 从文本扩展到语音、GUI、物理世界：语音三范式、Computer Use、机器人 | [读](book\u002Fchapter9.md) | [7](chapter9\u002FREADME.md) |\n| 10 | 🤝 **多 Agent 协作** | 群体智能高于个体：协作框架、上下文共享\u002F隔离、涌现的「Agent 社会」 | [读](book\u002Fchapter10.md) | [6](chapter10\u002FREADME.md) |\n\n> 💡 **读** = 在 GitHub 网页直接读章节正文（markdown）；**N** = 该章配套项目数，点击查看代码。项目类型说明（✅ 可运行 \u002F 📖 复现 \u002F 🚧 设计）见各章 README。\n>\n> 📚 如何高效阅读本书？详见 **[学习建议](docs\u002Fzh-CN\u002FLEARNING.md)**（核心理念、学习路径、难度分级、实践建议）。\n\n## 🔑 API 密钥\n\n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:\u002F\u002F01.me\u002F2025\u002F07\u002Fllm-api-setup\u002F)。\n\n| 平台 | 链接 | 特色 |\n| --- | --- | --- |\n| **Kimi**（月之暗面） | \u003Chttps:\u002F\u002Fplatform.moonshot.cn\u002F> | Kimi 系列，Coding、Agent 能力强 |\n| **智谱 GLM** | \u003Chttps:\u002F\u002Fopen.bigmodel.cn\u002F> | GLM-5.2 等，Coding、Agent 能力强 |\n| **Siliconflow** | \u003Chttps:\u002F\u002Fsiliconflow.cn\u002F> | 各种开源模型（DeepSeek、Qwen 等） |\n| **火山引擎** | \u003Chttps:\u002F\u002Fwww.volcengine.com\u002Fproduct\u002Fark> | 字节豆包闭源模型，国内访问延迟低 |\n| **OpenRouter** | \u003Chttps:\u002F\u002Fopenrouter.ai\u002F> | 一站式访问 Gemini \u002F Claude \u002F GPT-5 等海外模型（官方 API 需海外 IP\u002F支付方式，OpenAI 还需海外身份认证） |\n\n## 📦 附录 · 外部仓库获取\n\n第 6、7、9、10 章的评测基准、训练框架、机器人平台等 20 个外部仓库**未内置**（出于体积与版权），需要自行克隆到对应目录。\n\n### 一键克隆脚本\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Cb>🔧 展开克隆命令\u003C\u002Fb>（共 20 个外部仓库）\u003C\u002Fsummary>\n\n```bash\n# 第 6 章 · 评测基准\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgoogle-research\u002Fandroid_world.git         chapter6\u002Fandroid_world\ngit clone https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fdatasets\u002Fgaia-benchmark\u002FGAIA          chapter6\u002FGAIA\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fxlang-ai\u002FOSWorld.git                      chapter6\u002FOSWorld\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSWE-bench\u002FSWE-bench.git                   chapter6\u002FSWE-bench\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsierra-research\u002Ftau2-bench.git            chapter6\u002Ftau2-bench\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flaude-institute\u002Fterminal-bench.git        chapter6\u002Fterminal-bench\n\n# 第 7 章 · 训练框架（bojieli\u002F* 为本书适配的分支）\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbojieli\u002Fminimind.git                      chapter7\u002FMiniMind-pretrain\u002Fminimind      # 实验 7-3 从零训 LLM\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbojieli\u002Fminimind-v.git                    chapter7\u002FMiniMind-pretrain\u002Fminimind-v    # 实验 7-4 从零训 VLM（投影层）\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbojieli\u002FAdaptThink.git                    chapter7\u002FAdaptThink-original\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbojieli\u002FAWorld.git                        chapter7\u002FAWorld\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbojieli\u002FSFTvsRL.git                       chapter7\u002FSFTvsRL\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbojieli\u002Fverl.git                          chapter7\u002Fverl\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthinking-machines-lab\u002Ftinker-cookbook.git chapter7\u002Ftinker-cookbook\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbojieli\u002Flighteval.git                     chapter7\u002FIntuitor\u002Flighteval\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002F19PINE-AI\u002Frlvp.git                        chapter7\u002FRLVP\u002Frlvp                       # 实验 7-14 RLVP 论文代码\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPRIME-RL\u002FSimpleVLA-RL.git                 chapter7\u002FSimpleVLA-RL\u002FSimpleVLA-RL       # 实验 7-13 视觉-语言-动作 RL\n\n# 第 9 章 · 浏览器自动化与 Claude 示例\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbrowser-use\u002Fbrowser-use.git               chapter9\u002Fbrowser-use\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fanthropics\u002Fclaude-quickstarts.git         chapter9\u002Fclaude-quickstarts\n\n# 第 10 章 · 双 Agent 架构（已独立为 TalkAct 项目）+ 斯坦福 AI 小镇\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002F19PINE-AI\u002FTalkAct.git                     chapter10\u002Fuse-computer-while-calling\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjoonspk-research\u002Fgenerative_agents.git    chapter10\u002Fgenerative_agents             # 实验 10-7 斯坦福 AI 小镇\n```\n\n> 各项目 README 如标注了特定 commit，请按说明 `git checkout` 到对应版本以保证复现一致。第 10 章 `use-computer-while-calling` 已发展为独立维护的 [19PINE-AI\u002FTalkAct](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002F19PINE-AI\u002FTalkAct)，本仓库只保留指向它的说明文档。\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n### 其它复现路径\n\n下面这些实验无专属 clone 命令，但有特定的复现方式：\n\n| 实验 | 类型 | 说明 |\n| --- | :--: | --- |\n| 6-2 \u002F 6-3 \u002F 6-4 \u002F 6-9 | 📝 读者练习 | 人肉基准、记忆评估、JSON Cards vs RAG、记忆选型——改造复用第 3 章 `user-memory` \u002F `user-memory-evaluation` \u002F `contextual-retrieval` |\n| 5-12 | 📝 读者练习 | 能创造 Agent 的 Agent——基于 `chapter5\u002Fcoding-agent` 自举扩展 |\n| 7-8 | 📝 读者练习 | Prompt 蒸馏——落地实现见 `chapter8\u002Fprompt-distillation`（跨章复用） |\n| 7-9 | 📝 读者练习 | CoT 蒸馏 `[扩展]`——书中给出实验设计与验收标准，无专属代码 |\n| 6-11 | 🤖 仿真评估 | OpenVLA + RoboTwin2——VLA 训练\u002F环境依赖见 `chapter7\u002FSimpleVLA-RL` 的 README |\n| 9-8 \u002F 9-9 | 🔧 真实硬件 | XLeRobot 遥操作与 LLM Agent 控制——需 SO-100 机械臂，[Teleop](https:\u002F\u002Fxlerobot.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fsoftware\u002Fgetting_started\u002FXLeRobot_teleop.html) · [LLM Agent](https:\u002F\u002Fxlerobot.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fsoftware\u002Fgetting_started\u002FLLM_agent.html) |\n| 9-10 | 🔧 真实硬件 | RGB 零样本 Sim2Real 抓取——[`StoneT2000\u002Flerobot-sim2real`](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FStoneT2000\u002Flerobot-sim2real)（仿真可纯 GPU，部署需 SO-100） |\n\n## 🤝 贡献\n\n本书与配套代码全部开源，非常欢迎社区通过 Pull Request 参与共建：\n\n| 类型 | 说明 |\n| --- | --- |\n| 📝 **书籍内容改进** | 勘误、补充、更清晰的表述，或新增前沿进展（正文见 `book\u002Fchapter*.md`） |\n| 🐛 **代码改进与 Bug 修复** | 让配套项目更健壮、更易用、更贴近生产实践 |\n| 🧪 **新的实践项目** | 为某个实验补充\u002F替换更好的实现，或贡献全新的示例项目 |\n| 🎨 **配图设计改进** | 让 `book\u002Fimages\u002F` 中的图表更清晰美观（配图由 `book\u002Fgen_*_figs.py` 生成） |\n| 🌐 **新语言翻译** | 欢迎翻译成更多语言，可参考台灣正體（`book-zhtw\u002F`）、英文（`book-en\u002F`）、泰米尔语（`book-ta\u002F`）、越南语（`book-vi\u002F`）的组织方式 |\n\n提交前建议先把相关实验亲手跑一遍、确认可复现；也欢迎先提 issue 讨论想法。\n\n## 📄 许可证\n\n本项目采用 [Apache License 2.0](LICENSE) 开源许可证，详见 [`LICENSE`](LICENSE) 文件。部分子项目可能包含各自的许可证信息，请以子项目中的说明为准。\n\n## ⭐ Star History\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#bojieli\u002Fai-agent-book&Date\">\n  \u003Cpicture>\n    \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: dark)\" srcset=\"assets\u002Fstar-history-dark.png\" \u002F>\n    \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: light)\" srcset=\"assets\u002Fstar-history-light.png\" \u002F>\n    \u003Cimg alt=\"Star History Chart\" src=\"assets\u002Fstar-history-light.png\" width=\"100%\" \u002F>\n  \u003C\u002Fpicture>\n\u003C\u002Fa>\n\n\u003Csub>由 [`scripts\u002Fgen_star_history.py`](scripts\u002Fgen_star_history.py) 生成，[GitHub Actions](.github\u002Fworkflows\u002Fstar-history.yml) 每日自动更新 · 点击图片查看实时数据\u003C\u002Fsub>\n","2026-07-21 02:30:03","trending"]