# AgentGuide

**Repository Path**: minims/AgentGuide

## Basic Information

- **Project Name**: AgentGuide
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-05-23
- **Last Updated**: 2026-05-23

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 🤖 AgentGuide

> **AI Agent 从零开始构建智能体** — 全面、系统的开源学习教程

![License](https://img.shields.io/badge/license-MIT-blue.svg)
![Python](https://img.shields.io/badge/python-3.10%2B-green.svg)
![LangChain](https://img.shields.io/badge/langchain-v0.2-orange.svg)
![LangGraph](https://img.shields.io/badge/langgraph-v0.1-purple.svg)

---

## 📖 项目简介

**AgentGuide** 是一个从零开始、系统化的 AI Agent 学习平台。无论你是编程新手还是资深开发者，都能通过本教程逐步掌握 AI Agent 的核心技术，最终能够独立构建功能强大的智能体应用。

### ✨ 项目特色

| 特色 | 说明 |
|------|------|
| 🎯 **从零开始** | 无需 AI 基础，手把手教学 |
| 📚 **系统全面** | 覆盖 Agent 开发全链路 |
| 💻 **实战驱动** | 每个知识点都有可运行代码 |
| 🛠️ **技术前沿** | 基于 LangChain + LangGraph 最新实践 |
| 📦 **工程规范** | 使用 uv 管理，符合生产标准 |

---

## 🎯 学习目标

完成本教程后，你将能够：

- ✅ 理解 AI Agent 的核心概念与工作原理
- ✅ 熟练使用 LangChain 构建基础 Agent
- ✅ 掌握 LangGraph 设计复杂工作流
- ✅ 实现 RAG 系统，让 Agent 拥有知识库
- ✅ 构建多 Agent 协作系统
- ✅ 将 Agent 部署到生产环境

---

## 📚 内容大纲

### 📌 第一部分：入门基础 (01-intro)

| 章节 | 内容 | 预计时间 |
|------|------|----------|
| 1.1 | AI Agent 导论 | 2小时 |
| 1.2 | 开发环境搭建 | 1小时 |
| 1.3 | 第一个 Agent | 1小时 |

### 📌 第二部分：核心概念 (02-fundamentals)

| 章节 | 内容 | 预计时间 |
|------|------|----------|
| 2.1 | LLM 基础与 Prompt 工程 | 3小时 |
| 2.2 | Chain 模式详解 | 2小时 |
| 2.3 | Agent 核心架构 | 3小时 |
| 2.4 | 记忆机制 | 2小时 |

### 📌 第三部分：LangChain 实战 (03-langchain)

| 章节 | 内容 | 预计时间 |
|------|------|----------|
| 3.1 | LangChain 核心组件 | 2小时 |
| 3.2 | 工具调用 (Tool Use) | 3小时 |
| 3.3 | 向量存储与检索 | 3小时 |
| 3.4 | 构建聊天 Agent | 2小时 |
| 3.5 | 实战：研究助手 | 4小时 |

### 📌 第四部分：LangGraph 进阶 (04-langgraph)

| 章节 | 内容 | 预计时间 |
|------|------|----------|
| 4.1 | LangGraph 基础 | 2小时 |
| 4.2 | 状态管理与节点 | 2小时 |
| 4.3 | 条件路由与循环 | 3小时 |
| 4.4 | 子图与模块化 | 2小时 |
| 4.5 | 实战：工作流 Agent | 4小时 |

### 📌 第五部分：RAG 系统 (05-rag)

| 章节 | 内容 | 预计时间 |
|------|------|----------|
| 5.1 | RAG 原理详解 | 2小时 |
| 5.2 | 文档处理与分块 | 2小时 |
| 5.3 | 向量数据库实战 | 3小时 |
| 5.4 | 检索优化技巧 | 2小时 |
| 5.5 | 实战：企业知识库 | 4小时 |

### 📌 第六部分：高级主题 (06-advanced)

| 章节 | 内容 | 预计时间 |
|------|------|----------|
| 6.1 | 多 Agent 协作 | 3小时 |
| 6.2 | Agent 评估与优化 | 2小时 |
| 6.3 | 成本控制策略 | 2小时 |
| 6.4 | 安全与合规 | 2小时 |

### 📌 第七部分：生产部署 (07-deployment)

| 章节 | 内容 | 预计时间 |
|------|------|----------|
| 7.1 | API 服务封装 | 2小时 |
| 7.2 | Docker 容器化 | 2小时 |
| 7.3 | 监控与日志 | 2小时 |
| 7.4 | 持续集成/部署 | 2小时 |

---

## 🚀 快速开始

### 前置要求

- Python 3.10+
- uv 包管理器
- OpenAI API Key 或其他 LLM API

### 安装 uv

```bash
# macOS / Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Windows
powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

# 验证安装
uv --version
```

### 克隆项目

```bash
git clone https://gitcode.com/mininote/AgentGuide.git
cd AgentGuide
```

### 安装依赖

```bash
# 使用 uv 创建虚拟环境并安装依赖
uv sync

# 或者手动安装
uv pip install -r requirements.txt
```

### 配置环境变量

```bash
# 复制环境变量模板
cp .env.example .env

# 编辑 .env 文件，填入你的 API Key
# OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
```

### 运行示例

```bash
# 运行第一个 Agent 示例
python examples/01-hello-agent/main.py

# 运行研究助手示例
python examples/04-research-agent/main.py
```

---

## 📁 项目结构

```
AgentGuide/
├── README.md                    # 项目说明
├── LICENSE                      # MIT 许可证
├── pyproject.toml               # 项目配置 (uv)
├── requirements.txt             # 依赖清单
├── .env.example                 # 环境变量模板
├── .gitignore
│
├── docs/                        # 📚 教程文档
│   ├── 01-intro/               # 第一部分：入门基础
│   │   ├── 01-agent-intro.md
│   │   ├── 02-environment-setup.md
│   │   └── 03-first-agent.md
│   ├── 02-fundamentals/        # 第二部分：核心概念
│   │   ├── 01-prompt-engineering.md
│   │   ├── 02-chain-pattern.md
│   │   ├── 03-agent-architecture.md
│   │   └── 04-memory.md
│   ├── 03-langchain/           # 第三部分：LangChain 实战
│   │   ├── 01-core-components.md
│   │   ├── 02-tool-use.md
│   │   ├── 03-vector-store.md
│   │   ├── 04-chat-agent.md
│   │   └── 05-research-agent.md
│   ├── 04-langgraph/           # 第四部分：LangGraph 进阶
│   │   ├── 01-basics.md
│   │   ├── 02-state-nodes.md
│   │   ├── 03-routing-loops.md
│   │   ├── 04-subgraphs.md
│   │   └── 05-workflow-agent.md
│   ├── 05-rag/                 # 第五部分：RAG 系统
│   │   ├── 01-principles.md
│   │   ├── 02-document-processing.md
│   │   ├── 03-vector-database.md
│   │   ├── 04-optimization.md
│   │   └── 05-enterprise-kb.md
│   ├── 06-advanced/            # 第六部分：高级主题
│   │   ├── 01-multi-agent.md
│   │   ├── 02-evaluation.md
│   │   ├── 03-cost-control.md
│   │   └── 04-security.md
│   └── 07-deployment/          # 第七部分：生产部署
│       ├── 01-api-service.md
│       ├── 02-docker.md
│       ├── 03-monitoring.md
│       └── 04-cicd.md
│
├── examples/                    # 💻 代码示例
│   ├── 01-hello-agent/         # 第一个 Agent
│   │   ├── main.py
│   │   └── README.md
│   ├── 02-tool-use/            # 工具调用示例
│   │   ├── main.py
│   │   └── README.md
│   ├── 03-chat-agent/          # 聊天 Agent
│   │   ├── main.py
│   │   └── README.md
│   ├── 04-research-agent/      # 研究助手
│   │   ├── main.py
│   │   ├── agents.py
│   │   └── README.md
│   ├── 05-data-agent/          # 数据分析 Agent
│   │   ├── main.py
│   │   └── README.md
│   └── 06-multi-agent/         # 多 Agent 协作
│       ├── main.py
│       ├── team.py
│       └── README.md
│
├── src/agentguide/              # 📦 核心库代码
│   ├── __init__.py
│   ├── base.py                  # 基础类
│   ├── agent.py                 # Agent 实现
│   ├── tools.py                 # 工具集合
│   ├── memory.py                # 记忆管理
│   └── utils.py                 # 工具函数
│
├── tests/                       # 🧪 测试
│   ├── test_agent.py
│   └── test_tools.py
│
└── scripts/                     # 🔧 辅助脚本
    ├── setup.sh                 # 环境设置
    └── deploy.sh                # 部署脚本
```

---

## 🛠️ 技术栈

| 类别 | 技术 | 版本 |
|------|------|------|
| **包管理** | uv | >=0.2.0 |
| **语言** | Python | >=3.10 |
| **核心框架** | LangChain | >=0.2.0 |
| **工作流** | LangGraph | >=0.1.0 |
| **向量数据库** | Chroma / FAISS | - |
| **LLM** | OpenAI / Anthropic | - |
| **部署** | Docker / FastAPI | - |

---

## 📈 学习路线图

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     8 周完整学习路线                              │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Week 1-2: 入门基础                                              │
│  ├── 理解 AI Agent 概念                                          │
│  └── 完成第一个 Agent                                            │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Week 3-4: 核心技能                                              │
│  ├── 掌握 LangChain 核心组件                                     │
│  └── 实现工具调用与记忆                                          │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Week 5-6: 进阶实战                                              │
│  ├── 学习 LangGraph 工作流                                       │
│  └── 构建 RAG 系统                                               │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Week 7-8: 生产部署                                              │
│  ├── 多 Agent 协作                                               │
│  └── 部署到生产环境                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

---

## 🤝 贡献指南

欢迎贡献！请遵循以下步骤：

1. **Fork** 本仓库
2. **创建分支** (`git checkout -b feature/amazing-feature`)
3. **提交更改** (`git commit -m 'Add amazing feature'`)
4. **推送到分支** (`git push origin feature/amazing-feature`)
5. **开启 Pull Request**

### 代码规范

- 使用 `uv` 管理依赖
- 遵循 PEP 8 代码风格
- 添加必要的文档字符串
- 编写单元测试

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## 📄 许可证

本项目采用 **MIT License** - 详见 [LICENSE](LICENSE) 文件

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## 🔗 相关资源

- [LangChain 官方文档](https://python.langchain.com/)
- [LangGraph 官方文档](https://langchain-ai.github.io/langgraph/)
- [uv 官方文档](https://docs.astral.sh/uv/)
- [OpenAI API 文档](https://platform.openai.com/docs/)

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## ⭐ 致谢

感谢以下开源项目：

- [LangChain](https://github.com/langchain-ai/langchain)
- [LangGraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph)
- [uv](https://github.com/astral-sh/uv)

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