深入理解 AI Agent(ai-agent-book)
李博杰所著《深入理解 AI Agent:设计原理与工程实践》开源主仓库,围绕「Agent = LLM + 上下文 + 工具」公式,提供全书正文、可下载 PDF/EPUB 与 109 个按章配套实验代码。
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李博杰所著《深入理解 AI Agent:设计原理与工程实践》开源主仓库,围绕「Agent = LLM + 上下文 + 工具」公式,提供全书正文、可下载 PDF/EPUB 与 109 个按章配套实验代码。
一个编号化的 AI 生图提示词资源库,收录 280 种手绘风格、136 种排版图型与 36 种单色主题,支持中英双语提示词一键生成,适用于社媒图文、信息图、漫画分镜与文章配图等场景。
微软官方推出的 AI Agent 入门课程,共 18 课,从基础概念到多智能体协作与工具调用,配有 Python 代码示例、视频讲解和多语言翻译,帮助开发者快速上手构建 AI 智能体。
David Beazley 的进阶 Python 课程,通过大量练习深入理解语言核心机制,适合想从写脚本进阶到构建复杂程序的开发者。
Datawhale 出品的系统性 LLM 中文开源教程,从 NLP 基础、Transformer 架构讲到动手搭建 LLaMA2、预训练与微调,并覆盖 RAG、Agent 与 Agentic RL 等前沿应用。
面向新手的 Rust 快速入门教程,通过从零实现一个管理 Todos 的命令行程序,循序渐进讲解变量、所有权、借用、控制流等核心概念。
一份来自创业公司生产实践总结的 FastAPI 最佳实践与约定清单,涵盖项目结构、异步路由、Pydantic 用法、依赖注入、数据库与测试等主题,帮助开发者避开常见陷阱。
一个从零构建的极简 Claude Code 风格智能体框架(Agent Harness),用 Python 实现,教你理解模型与工具、知识、权限等如何协作,适合想深入 Agent 底层原理的开发者。