零基础学 AI Agent 开发

从概念到生产，用 Python + LangChain/LangGraph 构建智能 Agent 系统

本书简介

本书面向有 Python 编程基础、但尚未接触 AI/LLM 开发的程序员，系统讲解 AI Agent 开发的核心概念、主流框架和工程实践。全书 18 章，每章配备一个完整实战项目，从第一个 API 调用到生产级多 Agent 系统，带你走完 AI Agent 开发的完整旅程。

你将学到什么

• 理解 AI Agent 的核心架构：LLM + 工具 + 记忆 + 规划
• 掌握 Function Calling、ReAct、RAG 等核心模式
• 使用 LangChain 和 LangGraph 构建复杂 Agent 系统
• 实现多 Agent 协作、任务规划与分解
• 将 Agent 部署为生产级服务，并保障安全与可观测性

目录

第一部分：基础入门

章节	标题	项目
第 1 章	认识 AI Agent	概念梳理 + Demo 体验
第 2 章	搭建开发环境与第一次对话	智能翻译助手
第 3 章	Prompt 工程与上下文设计	简历优化助手
第 4 章	Function Calling — Agent 的"手"	天气查询助手

第二部分：核心机制

章节	标题	项目
第 5 章	ReAct 模式 — 让 Agent 学会思考	数学推理 Agent
第 6 章	LangChain 快速入门	新闻摘要 Agent
第 7 章	工具系统深入	个人知识库助手
第 8 章	记忆系统 — Agent 的"大脑"	智能客服 Agent
第 9 章	RAG — 让 Agent 拥有专业知识	技术文档问答 Agent

第三部分：高级模式

章节	标题	项目
第 10 章	多 Agent 协作	内容创作团队
第 11 章	LangGraph — 用图构建复杂 Agent	智能审批流程
第 12 章	Agent 规划与任务分解	项目管理 Agent
第 13 章	流式输出与实时交互	实时对话 Agent

第四部分：生产实战

章节	标题	项目
第 14 章	Agent 评估与测试	Agent 评测平台
第 15 章	生产环境部署	生产级 API 服务
第 16 章	安全、监控与可观测性	安全加固 Agent

第五部分：进阶与展望

章节	标题	项目
第 17 章	自定义 Agent 框架设计	迷你 Agent 框架
第 18 章	Agent 开发前沿与展望	多模态研究 Agent

全书统计

指标	数据
总文件数	62 个
章节数	18 章（5 大部分）
Python 代码	5,741 行
Markdown 文档	10,800 行
实战项目	17 个
Mermaid 图表	70+ 张

前置要求

• Python 3.11+ 基础
• 了解 HTTP、JSON 等 Web 基础概念
• 一台能联网的电脑

技术栈

• 语言: Python 3.11+
• LLM: OpenAI API（主）、Anthropic API（辅）
• 框架: LangChain 0.3.x、LangGraph 1.x
• 向量数据库: Chroma
• Web: FastAPI
• 工具: python-dotenv、uvicorn

快速开始

# 克隆仓库
git clone https://github.com/chuiniudawang/Learn-AI-Agent-Development-from-Scratch.git
cd Learn-AI-Agent-Development-from-Scratch

# 参考环境搭建指南
cat setup_guide.md

# 从第 1 章开始阅读
cat ch01/README.md

许可证

本书内容仅供学习参考。