建议去 GitHub 学这 6 个项目，打破 Agent 的信息差

津云 2026-03-14 阅读: 5

文章针对新手学习 AI Agent 的痛点，推荐了 6 个优质 GitHub 项目，涵盖底层范式解析、海量案例复现及企业级实战，并规划了一条从原理到落地的具体学习路线。

AI Agent LLM LangChain RAG AutoGen
要点:
  • 推荐 Hello-Agents 项目从原生 API 吃透底层范式
  • 利用 500+ 案例库快速了解行业落地应用场景
  • 提供多流派实战教程，覆盖 Notebook 到企业级开发
  • 建议学习路径：先懂范式，再复现案例，后做项目

AI Agent 从0到精通（六）：多Agent系统与协作，打造AI团队

卿羽飞 2026-03-03 阅读: 6

本文是AI Agent系列教程的第六篇，重点讲解多Agent系统的概念、架构模式及实际应用。文章通过对比单Agent局限与多Agent优势，介绍了层级式、对等式、流水线和市场式四种核心架构模式，并以微软AutoGen框架为例展示了多Agent协作的代码实现。

AI Agent LLM AutoGen 人工智能 多Agent系统
要点:
  • 多Agent系统解决单Agent能力局限
  • 介绍四种核心多Agent架构模式
  • 使用微软AutoGen框架实现协作
  • 通过专业分工提升任务处理能力
  • 提供实际代码示例

AI Agent 从0到精通（一）：什么是AI Agent？一文带你搞懂核心概念

新民晚报 2026-03-03 阅读: 11

本文是AI Agent系列教程的第一篇，系统介绍了AI Agent的核心概念、与传统LLM的区别、四大核心组件（记忆、工具、规划、行动）、工作原理、主流框架对比以及典型应用场景。文章旨在为零基础开发者提供全面的入门指导。

AI Agent LLM LangChain ReAct框架 RAG
要点:
  • AI Agent能自主感知、决策与执行
  • 与传统LLM相比，AI Agent具备主动规划能力
  • 核心组件包括记忆、工具、规划与行动
  • 主流框架有LangChain、AutoGen等
  • 应用场景涵盖个人助手、数据分析等