在GitHub上，一个名为《hello-agents》的项目正以超过12,000星的热度席卷AI开发者社区。这不仅仅是一个教程，更是一扇通往未来AI应用开发的大门。当全球技术焦点正从训练更大的基础模型转向构建更聪明的智能体时，这个项目恰逢其时地填补了实践领域的空白。

Agent元年：为什么现在必须学习智能体开发？

回顾2024年，我们见证了“百模大战”的壮观景象——各大科技公司竞相推出参数规模更大、性能更强的基础模型。然而，一个根本性问题逐渐浮现：拥有了强大的“大脑”后，如何让它真正“做事”？

这正是智能体（Agent）技术要解决的核心问题。智能体不只是简单的对话接口，而是能够感知环境、制定计划、执行任务并不断学习的自主系统。从AI助手到自动化工作流，从智能客服到复杂决策系统，智能体正在重新定义AI应用的边界。

但现实是骨感的：当前系统性、重实践的教程极度匮乏。大多数开发者面临着“知道LLM很强大，但不知道如何让它真正有用”的困境。这正是12K星项目试图解决的关键痛点。

项目亮点：理论与实践的无缝结合

这个项目之所以能在短时间内获得如此高的关注度，源于其独特的价值主张：

📚 系统性学习路径

项目从基础理论入手，逐步深入到实际应用，覆盖从单个智能体到多智能体系统的完整设计流程。它不是碎片化的知识堆砌，而是精心设计的成长路线图。

本项目内容兼顾理论与实战，旨在帮助你系统性地掌握从单个智能体到多智能体系统的设计与开发全流程。因此，尤其适合有一定编程基础的 AI 开发者、软件工程师、在校学生 以及对前沿 AI 技术抱有浓厚兴趣的 自学者。在学习本项目之前，我们希望你具备基础的 Python 编程能力，并对大语言模型有基本的概念性了解（例如，知道如何通过 API 调用一个 LLM）。项目的重点是应用与构建，因此你无需具备深厚的算法或模型训练背景。

项目分为五大部分，每一部分都是通往下一阶段的坚实阶梯：

• 第一部分：智能体与语言模型基础（第一章～第三章），我们将从智能体的定义、类型与发展历史讲起，为你梳理"智能体"这一概念的来龙去脉。随后，我们会快速巩固大语言模型的核心知识，为你的实践之旅打下坚实的理论地基。
• 第二部分：构建你的大语言模型智能体（第四章～第七章），这是你动手实践的起点。你将亲手实现 ReAct 等经典范式，体验 Coze 等低代码平台的便捷，并掌握 Langgraph 等主流框架的应用。最终，我们还会带你从零开始构建一个属于自己的智能体框架，让你兼具“用轮子”与“造轮子”的能力。
• 第三部分：高级知识扩展（第八章～第十二章），在这一部分，你的智能体将“学会”思考与协作。我们将使用第二部分的自研框架，深入探索记忆与检索、上下文工程、Agent 训练等核心技术，并学习多智能体间的通信协议。最终，你将掌握评估智能体系统性能的专业方法。
• 第四部分：综合案例进阶（第十三章～第十五章），这里是理论与实践的交汇点。你将把所学融会贯通，亲手打造智能旅行助手、自动化深度研究智能体，乃至一个模拟社会动态的赛博小镇，在真实有趣的项目中淬炼你的构建能力。
• 第五部分：毕业设计及未来展望（第十六章），在旅程的终点，你将迎来一个毕业设计，构建一个完整的、属于你自己的多智能体应用，全面检验你的学习成果。我们还将与你一同展望智能体的未来，探索激动人心的前沿方向。

🛠️ 实战导向的设计

每个理论模块都配有相应的代码示例和实践项目。你不仅学习“是什么”和“为什么”，更重要的是掌握“怎么做”。

🎯 精准的目标受众定位

项目明确面向：

• 有一定编程基础的AI开发者
• 希望转型AI的软件工程师
• 渴望接触前沿技术的在校学生
• 对AI技术有浓厚兴趣的自学者

学习建议：如何最大化收获？

对于初学者：

• 按顺序学习，不要跳过基础章节
• 亲手敲每一行代码，不要复制粘贴
• 参与社区讨论，提问和回答问题同样重要

对于有经验的开发者：

• 重点关注架构设计部分
• 尝试扩展项目，实现自己的创新想法
• 贡献代码或文档，回馈社区

通用建议：

• 每周投入6-8小时，坚持8周完成全部内容
• 边学边做项目，将知识应用到实际需求中
• 建立学习小组，相互督促和讨论

核心内容：你将学到什么？

• 📖 Datawhale 开源免费 完全免费学习本项目所有内容，与社区共同成长
• 🔍 理解核心原理 深入理解智能体的概念、历史与经典范式
• 🏗️ 亲手实现 掌握热门低代码平台和智能体代码框架的使用
• 🛠️ 自研框架HelloAgents 基于 Openai 原生 API 从零构建一个自己的智能体框架
• ⚙️ 掌握高级技能 一步步实现上下文工程、Memory、协议、评估等系统性技术
• 🤝 模型训练 掌握 Agentic RL，从 SFT 到 GRPO 的全流程实战训练 LLM
• 🚀 驱动真实案例 实战开发智能旅行助手、赛博小镇等综合项目
• 📖 求职面试 学习智能体求职相关面试问题

我们不是在教你如何使用某个框架，而是在培养你构建智能体系统的底层能力”——这正是项目的核心理念。

未来展望：掌握智能体技术意味着什么？

随着AI技术从“展示能力”阶段进入“创造价值”阶段，智能体开发能力将成为2025年最炙手可热的技能之一。掌握这项技术意味着：

• 职业竞争力的巨大提升：AI工程师与普通开发者的分水岭
• 解决复杂问题的能力：从自动化简单任务到处理复杂业务流程
• 创新应用的创造可能：发现并实现AI技术的新应用场景

“未来不属于会使用AI的人，而属于会构建AI应用的人。” 在这个Agent元年，选择开始学习智能体开发，就是选择站在技术浪潮的前沿。

如何学习AI大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高

那么针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

学习路线

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。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 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。

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