hello-agents #365
Description
你是否已经阅读并同意《Datawhale开源项目指南》？
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你是否已经阅读并同意《Datawhale开源项目行为准则》？
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项目简介
欢迎来到《动手学构建多智能体系统》(Hands-on Learning Multi-Agent Systems) 开源项目！
本项目是一份面向 Agent 开发者和爱好者的系统性学习指南，致力于通过“动手实践”的方式，带领读者从零开始，深入理解并掌握基于大语言模型的多智能体系统的设计、构建、评估与应用。
内容覆盖从人工智能基础理论、智能体的设计结构，到思维链（CoT）、记忆与工具（RAG）、多智能体通信等高级扩展，最终通过构建赛博小镇、自动化研究智能体等多个综合案例，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。
立项理由
随着大语言模型技术的飞速发展，人工智能的应用范式正从单一的模型调用，向能够自主规划、执行复杂任务的智能体演进，而由多个智能体协作解决复杂问题的“多智能体系统”，更是被视为通向通用人工智能（AGI）的关键路径之一。
然而，目前该领域的学习资源呈现出两个极端：一端是过于理论化的学术论文，阅读门槛高，难以落地；另一端是零散的、针对特定框架（如 LangChain）的教程，学习者往往知其然，而不知其所以然。市场迫切需要一本能够连接理论与实践、兼具系统性与实战性的指南。
本项目正是为了填补这一空白。我们希望通过这份开源教程，降低多智能体技术的学习门槛，为社区提供一份结构清晰、代码完备、紧跟前沿的“活”的教科书，帮助更多开发者和研究者学习智能体相关知识。
项目受众
本项目主要面向以下三类人群：
AI 开发者与软件工程师： 希望从传统软件开发或单一模型应用，转型进入 AI Agent 和多智能体系统领域的开发者。他们具备编程基础，渴望系统性地学习 Agent 的构建原理与实践技巧。
在校学生： 计算机科学、人工智能及相关专业的高年级本科生和研究生。本书可以作为他们学习前沿 AI 技术的课程补充材料、项目实践指南或毕业设计参考。
AI 爱好者与自学者： 对前沿 AI 技术抱有浓厚兴趣，希望通过动手实践来深入理解多智能体系统的个人学习者。
本项目内容由浅入深，前置要求仅为基本的 Python 编程能力和对人工智能概念的初步了解，无需深厚的算法或模型背景。
项目亮点
在立项前，我们对现有类似项目进行了充分调研，如 LangChain/LlamaIndex 的官方文档、各类技术博客和学术综述等。与它们相比，本项目具有以下的不同之处和亮点：
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体系化与完整性： 不同于碎片化的博客教程，本项目提供了一条从“理论基础 -> 单体构建 -> 高级扩展 -> 多智能体协作 -> 综合实战”的完整学习路径，知识体系结构严谨，逻辑连贯。
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强调第一性原理： 在介绍业界主流框架的同时，本项目更侧重于引导读者理解智能体背后的核心原理，并亲手实现关键模块（如规划、记忆、工具调用）。这能让学习者不仅会“用工具”，更能“造工具”。
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实战案例驱动： 项目的核心价值在于其丰富的综合案例（第四部分）。这些案例（如智能旅行助手、自动化深度研究智能体）均源于真实场景，复杂度高且贴近前沿，能有效锻炼学习者解决复杂问题的综合能力。
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开源与持续迭代： 作为一个开源项目，本书的内容将随着技术的演进而不断更新。社区的参与和贡献会让它成为一本持续更新的教程。
项目规划
- 项目内容将严格按照已设计的目录大纲分阶段进行撰写和开发，共分为五个核心阶段：
阶段一 (基础理论)： 完成第一部分（第1-3章），夯实智能体与大语言模型的基础知识。
阶段二 (单体构建)： 完成第二部分（第4-6章），带领读者构建一个功能完备的单智能体。
阶段三 (高级扩展)： 完成第三部分（第7-11章），为智能体赋予推理、记忆、工具使用和协作能力。
阶段四 (综合实战)： 完成第四部分（第12-17章），开发多个真实世界的应用案例。
阶段五 (总结与展望)： 完成第五部分（第18-19章）及附录，进行总结并探讨未来方向。
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25年12月结束前完成大部分内容
已完成内容
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