AI Agents 学习资源
本页面收集了关于AI Agents的顶级学习资源，包括各大科技公司和专家发布的课程、白皮书和最佳实践指南。这些资源将帮助您深入了解AI Agents的设计、构建和应用。
顶级AI Agents学习资源
1. OpenAI - Agents实用构建指南
资源名称: A practical guide to building agents 发布机构: OpenAI 资源类型: 白皮书/实践指南 链接: 下载PDF
主要内容:
- Agent架构设计原则
- 提示工程最佳实践
- 工具使用和函数调用
- 错误处理和恢复机制
- 性能评估和改进方法
2. Anthropic - 高效Agents设计
资源名称: Building effective agents 发布机构: Anthropic 资源类型: 工程博客/设计指南 链接: 阅读文章
主要内容:
- Claude模型在Agent场景中的应用
- 多轮对话管理
- 任务分解和规划
- 安全性和对齐考量
- 实际案例分析
3. 微软 - AI Agent入门课程
资源名称: AI Agents for Beginners 发布机构: Microsoft 资源类型: 开源课程 链接: GitHub仓库
主要内容:
- Agent基础概念和架构
- 从零开始构建简单Agent
- 工具集成和环境交互
- 使用Azure AI服务构建Agent
- 实践项目和练习
4. Chip Huyen - AI工程中的Agents
资源名称: Agents (AI Engineering) 发布者: Chip Huyen (AI工程专家) 资源类型: 技术博客/教程 链接: 阅读文章
主要内容:
- Agent在AI工程中的角色
- 工程化视角下的Agent设计
- 可扩展Agent系统架构
- 生产环境中的部署考量
- 性能和成本优化
5. HuggingFace - AI Agents课程
资源名称: 🤗 AI Agents Course 发布机构: HuggingFace 资源类型: 交互式课程 链接: 课程主页
主要内容:
- 开源模型构建Agent
- LangChain和其他框架应用
- 向量数据库和知识检索
- 多Agent系统设计
- 实践项目和代码示例
6. Google - Agents白皮书
资源名称: Agents 发布机构: Google 资源类型: 白皮书/研究报告 链接: Kaggle白皮书
主要内容:
- Agent技术的理论基础
- Google对Agent发展的观点
- 大规模Agent系统设计
- 评估方法和基准
- 未来发展趋势
其他值得关注的资源
AI Agent vs Agentic AI概念分类
链接: 阅读文章
对AI Agent和Agentic AI的概念、特点、应用场景和挑战进行了系统性总结，帮助理解这两种不同的技术范式及其在实际应用中的区别。
Alita通用智能体深度解析
链接: 阅读文章
基于最新研究论文，深入解析Alita通用智能体的极简设计理念和自进化能力，展示了如何通过最小预定义和最大自进化实现可扩展的智能体推理。
智能体设计模式目录
链接: 阅读文章
基于CSIRO研究团队的重要论文，系统总结了18种基础模型智能体的架构设计模式，涵盖目标创建、提示优化、知识增强、模型查询、计划生成、反思机制、协作模式等完整设计体系。
代理互操作性协议综述
链接: 阅读文章
对四种主要代理互操作性协议(MCP、ACP、A2A和ANP)的系统性总结，包括各协议的特点、适用场景和实施路径。
AutoGPT
链接: GitHub仓库
开源的自主GPT实现，展示了如何构建具有自主规划和执行能力的Agent系统。
BabyAGI
链接: GitHub仓库
简化的任务驱动自主Agent实现，专注于任务规划和执行。
LangChain Agent文档
链接: 官方文档
LangChain框架中关于Agent构建的详细文档和示例。
CrewAI
链接: GitHub仓库
专注于多Agent协作的框架，支持角色定义和团队协作。
实践建议
- 循序渐进: 从简单的单一功能Agent开始，逐步扩展到复杂系统
- 关注评估: 建立明确的评估标准，持续测试Agent性能
- 安全第一: 实施适当的安全措施，防止Agent产生有害行为
- 迭代改进: 收集用户反馈，不断优化Agent行为和能力
- 组合使用: 结合不同资源中的方法，找到适合您特定用例的最佳实践
本资源列表将持续更新，欢迎提供新的高质量AI Agent学习资源。