README

English | 中文



  
  Hello-Agents
  🤖 《从零开始构建智能体》
  
  
    
  
  
  从基础理论到实际应用，全面掌握智能体系统的设计与实现
  
  
  
  
  


---

 🎯 项目介绍

  如果说 2024 年是"百模大战"的元年，那么 2025 年无疑开启了"Agent 元年"。技术的焦点正从训练更大的基础模型，转向构建更聪明的智能体应用。然而，当前系统性、重实践的教程却极度匮乏。为此，我们发起了 Hello-Agents 项目，希望能为社区提供一本从零开始、理论与实战并重的智能体系统构建指南。

  Hello-Agents 是 Datawhale 社区的系统性智能体学习教程。如今 Agent 构建主要分为两派，一派是 Dify，Coze，n8n 这类软件工程类 Agent，其本质是流程驱动的软件开发，LLM 作为数据处理的后端；另一派则是 AI 原生的 Agent，即真正以 AI 驱动的 Agent。本教程旨在带领大家深入理解并构建后者——真正的 AI Native Agent。教程将带领你穿透框架表象，从智能体的核心原理出发，深入其核心架构，理解其经典范式，并最终亲手构建起属于自己的多智能体应用。我们相信，最好的学习方式就是动手实践。希望这本教程能成为你探索智能体世界的起点，能够从一名大语言模型的"使用者"，蜕变为一名智能体系统的"构建者"。

 📚 快速开始

 在线阅读
🌐 国外访问 | 🚀 国内加速 - 无需下载，随时随地学习

 本地阅读
如果您希望在本地阅读或贡献内容，请参考下方的学习指南。

 ✨ 你将收获什么？

- 📖 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

 📖 内容导航

| 章节                                                                                        | 关键内容                                      | 状态 |
| ------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------- | ---- |
| 前言                                                                      | 项目的缘起、背景及读者建议                    | ✅    |
| 第一部分：智能体与语言模型基础                                             |                                               |      |
| 第一章 初识智能体                                 | 智能体定义、类型、范式与应用                  | ✅    |
| 第二章 智能体发展史                             | 从符号主义到 LLM 驱动的智能体演进             | ✅    |
| 第三章 大语言模型基础                         | Transformer、提示、主流 LLM 及其局限          | ✅    |
| 第二部分：构建你的大语言模型智能体                                         |                                               |      |
| 第四章 智能体经典范式构建                 | 手把手实现 ReAct、Plan-and-Solve、Reflection  | ✅    |
| 第五章 基于低代码平台的智能体搭建 | 了解 Coze、Dify、n8n 等低代码智能体平台使用   | ✅    |
| 第六章 框架开发实践                             | AutoGen、AgentScope、LangGraph 等主流框架应用 | ✅    |
| 第七章 构建你的Agent框架                   | 从 0 开始构建智能体框架                       | ✅    |
| 第三部分：高级知识扩展                                                     |                                               |      |
| 第八章 记忆与检索                                 | 记忆系统，RAG，存储                           | ✅    |
| 第九章 上下文工程                                 | 持续交互的"情境理解"                          | ✅    |
| 第十章 智能体通信协议                        | MCP、A2A、ANP 等协议解析                      | ✅    |
| 第十一章 Agentic-RL                            | 从 SFT 到 GRPO 的 LLM 训练实战                | ✅    |
| 第十二章 智能体性能评估                    | 核心指标、基准测试与评估框架                  | ✅    |
| 第四部分：综合案例进阶                                                     |                                               |      |
| 第十三章 智能旅行助手                        | MCP 与多

Top issues

Discussions

Latest release

基于 2026 年 7 月 17 日最新内容制作的 Hello-Agents V1.0.3 中英文 PDF 正式发布！

 本次更新以修正文档问题、优化内容细节和提升阅读体验为主。同步收录自 V1.0.2 发布以来的文档修订，修复了页面显示、内容表述、代码示例及链接导航等问题。整体章节结构与内容体量变化不大。

 本次更新

- 同步 Hello-Agents 项目截至 2026 年 7 月 17 日的最新正文
- 修复 V1.0.2 发布以来发现的文档 Bug 与内容错误
- 优化部分代码、公式、图片和页面显示效果
- PDF 内容导航改为 GitHub 绝对地址，可直接点击访问对应章节
- 同步更新中文与英文版本
- PDF 仅保留教程正文，不包含 Extra Chapter

本 Hello-Agents PDF 教程完全开源免费。为防止各类营销号添加水印后向智能体系统初学者倒卖，我们在正式发布的 PDF 文件中预先添加了不影响阅读的 Datawhale 开源标志水印，敬请谅解～

This Hello-Agents PDF tutorial is completely open source and free. To prevent third parties from adding their own watermarks and resel