01
Hello-Agents
国内社区 Datawhale 开源的教程,GitHub 上有 5700+ Star。
![图片[1]-建议去 GitHub 学这 6 个项目,打破 Agent 的信息差。-AI Express News](https://www.aiexpress.news/wp-content/uploads/2025/12/20251210000704584-1765296424-71edb9f5e2821195bd278c73fc34a862.png)
它不仅仅是一个代码仓库,更像是一本互动式的教科书。帮你从一名大模型的使用者,蜕变为一名智能体系统的构建者。
这个开源项目内容很丰富,不像很多教程上来就让你调 LangChain 的接口。
Hello-Agents 非常硬核,它会带你手搓框架:不依赖现成库,用原生OpenAI API 从零构建一个 Agent 框架。
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彻底理解 ReAct(推理+行动)、Plan-and-Solve、Reflection(反思)这些经典范式是如何在代码层面实现的。
只有当你亲手造过轮子,你才能真正理解轮子是怎么转的。
另外这个开源项目还教你使用 Coze、Dify、n8n 等平台快速搭建应用,适合快速验证想法。
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除此之外,Hello-Agents 还能深入 LangGraph 等主流框架,讲解如何用代码控制复杂的 Agent 工作流。
还教你如何让 Agent 拥有长期记忆;实现多智能体协作 (Multi-Agent);了解 RAG 与上下文工程,让 Agent 精准利用外部知识库。
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开源地址:https://github.com/datawhalechina/hello-agents
02
500+ 智能体案例
500-AI-Agents-Projects 是 GitHub 上一个涵盖了超过 500 个 AI Agent 落地案例的超级目录,斩获 18k+ Star。
与纯粹的代码教程不同,它更像是一本行业应用指南,按医疗、金融、教育、DevOps 等垂直领域对 Agent 项目进行了详细分类。
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开源项目收录了大量开源代码和实际用例,无论你是想开发一个自动化营销助手,还是医疗诊断辅助系统,都能在这里找到现成的参考案例。
帮助开发者和产品经理跳出聊天机器人的思维定势,发现 AI 在细分领域的落地。
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如果你想知道别人都在用 AI Agent 搞什么,或者想在动手开发前参考现有的最佳实践以避免重复造轮子,那么来这个仓库瞧瞧就行了。
开源地址:https://github.com/ashishpatel26/500-AI-Agents-Projects
03
智能体资源库
国外 AI 技术博主 Nir Diamant 大佬开源的:GenAI_Agents。
通过极其清晰的路径,手把手教你从零构建智能体。汇集了 40 多种不同场景的 AI 智能体实现,
无论你是想做一个简单的问答机器人,还是想利用当红框架 LangGraph 搭建复杂的、具备记忆和自我反思能力的多智能体系统,这里都有现成的最佳实践。
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这个项目最大的亮点在于实战为王,包含了大量可直接运行的 Jupyter Notebook 教程,覆盖了从入门到精通的全方位场景。
项目按难度分级,新手可以从基础对话 Agent 入手,逐步进阶到复杂的多智能体系统架构。
每个智能体都提供完整的实现代码和详细说明,你可以直接克隆项目,快速复现效果。
集成了 LangChain、LangGraph、AutoGen 等主流框架,以及 MCP 等先进技术。
开源地址:https://github.com/NirDiamant/GenAI_Agents
04
HF开源的 Agent 教程
Hugging Face 官方开源了他们的智能体课程:Agents Course。
当你完成所有章节和 Final Project 后,你还能获得一张 Hugging Face 官方颁发的结业证书。
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我发现 Hugging Face 确实是在通过这门课推广新框架 smolagents。
他们发现现在的 Agent 开发越来越重了,动不动就是复杂的图、复杂的 Chain。它的核心理念是:Code Agents。
![图片[9]-建议去 GitHub 学这 6 个项目,打破 Agent 的信息差。-AI Express News](https://www.aiexpress.news/wp-content/uploads/2025/12/20251210000713737-1765296433-bbdad152959090fc86befa91664b3a5f.png)
简单说,让 LLM 直接写 Python 代码来解决问题,而不是让它输出一堆复杂的 JSON 格式去调用工具。
这种方式更直观、更强大,而且代码量只有其他框架的几分之一。这门课会带你掌握这种小而美的开发方式。
同样的,这个 Agents 项目也包含极其有趣的实战案例,教你训练一个能玩宝可梦游戏的智能体。
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依托于 Hugging Face 强大的生态,这门课所有的练习都可以在 Hugging Face Spaces 上直接运行。
你甚至不需要自己在本地配环境,浏览器点开就能跑,还能直接用 HF 提供的免费 Inference API。
开源地址:https://github.com/huggingface/agents-course
05
微软开源的 Agents 教程
继《机器学习入门》、《生成式 AI 入门》等神级教程火遍全球后,微软也对 Agent 下手了。
微软推出的 AI Agents for Beginners 已经 5 万的 Star
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这是面向初学者的 10 节智能体开发课程,不同于市面上零散的教程,微软把企业级开发中验证过的模式和框架,通过 10 节循序渐进的课程,手把手教给你。
![图片[26]-建议去 GitHub 学这 6 个项目,打破 Agent 的信息差。-AI Express News](https://www.aiexpress.news/wp-content/uploads/2025/12/20251210000715500-1765296435-cf3d371b0f57762c44a24e18ed6e4464.png)
![图片[27]-建议去 GitHub 学这 6 个项目,打破 Agent 的信息差。-AI Express News](https://www.aiexpress.news/wp-content/uploads/2025/12/20251210000717282-1765296437-ddc8b12ebe4e0c9e51cbbdda6ccdc9b2.png)
开源地址:https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners
06
6 周学会 AI 智能体
课程导师是 Ed Donner ,通过为期 6 周的实践学习,引导你掌握如何构建和部署自主 AI 智能体。
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开源地址:https://github.com/ed-donner/agents


















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