简介

作者分享了10个影响他最深的AI Agent学习GitHub仓库，涵盖从LLM基础到生产部署的全链路资源。这些资源包含代码示例、架构设计和部署指南，适合不同水平开发者。作者强调学习AI Agent的最佳方式是动手实践，建议读者fork这些仓库，运行notebook并修改代码，亲手构建AI Agent以快速提升技能。

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在过去一年里，我沉浸在 AI Agent的世界中：从零开始构建、反复调试、甚至尝试商业化。无数在线课程和教程看过不少，但真正让我进步的，是那些开源的 GitHub 仓库。它们不只是代码，更是实战经验的结晶——包含笔记本、架构示例、部署指南和社区讨论。

今天，我整理了影响我最深的 10 个仓库，涵盖从 LLM 基础到 Agent 构建、生产部署的全链路。无论你是初学者还是想深入实战，这些资源都能帮你快速提升。

强烈建议：Fork 这些仓库，运行里面的 notebook，动手改代码。学习 AI Agent 的最好方式，就是亲手构建一个！

Hands-On Large Language Models

O’Reilly 图书《Hands-On Large Language Models》的官方代码仓库。从 LLM 基础到高级微调，全是可运行的 Jupyter Notebook，超级适合入门和进阶。 链接：

https://github.com/HandsOnLLM/Hands-On-Large-Language-Models

强烈建议点击上述链接买一本！！！

AI Agents for Beginners

Microsoft 出品的 12 课时入门课程，帮助你从零构建第一个 AI Agent。包含代码示例和多语言支持，非常友好。 链接：

https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners

GenAI Agents

从基础到高级的生成式 AI Agent教程和实现，涵盖各种技术，是构建智能交互系统的宝藏仓库。 链接：

https://github.com/NirDiamant/GenAI_Agents

Made With ML

生产级 ML 工程课程，教你如何像专业工程师一样设计、部署和迭代模型。 链接：

https://github.com/GokuMohandas/Made-With-ML

Prompt Engineering Guide

提示工程的终极指南，汇集所有技巧、论文和框架，一站式掌握 Prompt 设计。 链接：

https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide

如果你愿意，也可以学习我的提示工程 课程。

Awesome Generative AI Guide

精心整理的生成式 AI 工具、概念和资源列表，适合想深入 GenAI 的开发者。 链接：

https://github.com/aishwaryanr/awesome-generative-ai-guide

Designing Machine Learning Systems

来自 Chip Huyen 的 ML 系统设计笔记和资源，专注系统级思维，非常适合生产环境思考。 链接：

https://github.com/chiphuyen/machine-learning-systems-design

Machine Learning for Beginners (Microsoft)

Microsoft 的免费入门课程，即使非工程师也能轻松跟上，包含大量动手实践。 链接：

https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners

LLM Course

完整的 LLM 学习路线图 + Colab 笔记本，帮助你构建端到端的 LLM 应用。 链接：

https://github.com/mlabonne/llm-course

AgentHub

这是一个使用 LangChain/LangGraph + FastAPI 为后端，Streamlit 实现前端的生产级智能体合集仓库，绝对值得收藏和 Fork！ 链接：

https://github.com/realyinchen/AgentHub

AI Agent的时代才刚刚开始，这些仓库是我从无数试错中提炼出的“捷径”。别只看，动手才是王道！

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对于0基础小白入门：

如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。

一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。
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👉AI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

👉获取方式：

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