如果说 2024 年是“百模大战”的元年，那么 2025 年无疑是“Agent 元年”。技术的焦点正从“训练更大的模型”转向**“构建更聪明的智能体应用”**。

那有没有一个开源、免费、系统性的智能体学习教程呢？答案是有的！

Hello-Agents 就是这样一个项目。它不满足于教你使用 Dify/Coze 等拖拉拽工具，而是立志带你深入底层，从 AI Native 的视角出发，亲手构建属于自己的 Agent 框架。

目前，这份教程已经在 Github 上斩获了 6.3k Star，收到了来自很多大厂开发者的好评。

这不仅仅是一份教程，更是一条从“大模型使用者”蜕变为“智能系统构建者”的进阶之路。小金亲测，这份教程真的质量很高，干货满满！

从智能体的定义、发展史讲起，深入剖析 ReAct、Plan-and-Solve 等经典范式。带你从零手写代码，构建一个属于自己的 Agent 框架，彻底理解框架背后的运行逻辑。

教程内容极其详实，覆盖了智能体开发的方方面面：

• 基础篇：LLM 基础、Prompt Engineering、主流框架（LangGraph/AutoGen）实践。

• 进阶篇：上下文工程、RAG 记忆与检索、多智能体通信协议 (MCP)、Agentic-RL 模型训练（从 SFT 到 GRPO）。

• 应用篇：不仅仅是 Demo，带你复现 DeepResearch 深度研

  究智能体、构建 MCP 智能旅行助手，甚至打造一个模拟社会动态的赛博小镇。

项目所有内容（包括 PDF 电子书、在线文档、源码）全部开源，提供完整的配套代码（Code 文件夹），并附带面试题总结与答案，助力求职。

由 Datawhale 成员及一线 Agent 开发工程师联合编写，质量有保证。

项目设计了五大阶梯，带你步步为营：

1. 基础认知：理解什么是 Agent，以及 LLM 如何驱动 Agent。
2. 动手构建：分别体验低代码平台与代码框架，并尝试自研框架。
3. 高级扩展：赋予 Agent 记忆、反思、协作的能力，学习如何评估性能。
4. 综合实战：通过三个大型综合案例（旅行助手、深度研究、游戏模拟）融会贯通。
5. 毕业设计：完成属于你的多智能体应用。

适用人群：

• AI 开发者/软件工程师：希望从传统开发转型 AI 应用开发。
• 计算机专业学生：寻找高质量的毕设灵感或系统性学习资料。
• 技术发烧友：不满足于只会调 API，想探究 Agent 内部机理的极客。

项目地址：

• 在线阅读：https://datawhalechina.github.io/hello-agents/
• Github 地址：https://github.com/datawhalechina/Hello-Agents

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1. 100+本大模型方向电子书

2. 26 份行业研究报告：覆盖多领域实践与趋势

报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容，涵盖：

• 职业趋势：《AI + 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》；
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3. 600+套技术大会 PPT：听行业大咖讲实战

PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会，包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践：

• 安全方向：《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级（腾讯代码安全实践）》；
• 产品与创新：《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式：构建 AI 产品》；
• 多模态与 Agent：《Step-Video 开源模型（视频生成进展）》《Agentic RAG 的现在与未来》；
• 工程落地：《从原型到生产：AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。

二、求职必看：大厂 AI 岗面试 “弹药库”，300 + 真题 + 107 道面经直接抱走

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1. 107 道大厂面经：覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位

面经整理自 2021-2025 年真实面试场景，包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题，每道题都附带思路解析：

2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点

针对大模型专属考题，从概念到实践全面覆盖，帮你理清底层逻辑：

3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题

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刚接触 AI 大模型，不知道该从哪学起？这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点，不用再盲目摸索！

路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

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L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

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L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

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