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Agent = LLM + 上下文 + 工具——本書圍繞這個核心公式，用 10 章把 AI Agent 從原理講到工程實戰。全書正文、配圖、93 個配套實驗全部開源，歡迎親手把實驗跑一遍。
| 📚 10 章 正文，從基礎到生產 | 📂 93 個 配套專案（70+ 可獨立執行） | 🌐 13 種 語言：中 / 英 / 西 / 印尼 / 阿拉伯 / 繁體中文（台灣） / 俄 / 泰米爾 / 越 / 日 / 土耳其 / 韓 / 匈牙利 |
|---|
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- 中文（原版）：PDF · EPUB
- 英文（社群翻譯，by @nsdevaraj、@whanyu1212）：PDF · EPUB
- 西班牙語（社群翻譯，by @santhreal）：PDF · EPUB
- 阿拉伯語（社群翻譯，by @TheSyBuilder）：PDF · EPUB
- 繁體中文（台灣）（社群翻譯，by @tigercosmos）：PDF · EPUB
- 俄語（社群翻譯，by @ui99ru）：PDF · EPUB
- 泰米爾語（社群翻譯，by @nsdevaraj）：PDF · EPUB
- 越南語（社群翻譯，by @toanalien）：PDF · EPUB
- 日語（社群翻譯，by @eltociear）：PDF · EPUB
- 土耳其語（社群翻譯，by @memisemre）：PDF · EPUB
- 韓語（社群翻譯，by @JeongJaeSoon）：PDF · EPUB
🌐 也可線上閱讀 — 支援多語言切換、章節摺疊、全文搜尋、配套實驗直達，每次 main 分支推送後自動重新構建。
中文正文原始碼位於 book/；英文/西班牙語/阿拉伯語/繁體中文（台灣）/俄語/泰米爾/越南語/日語/土耳其語/韓語版本為社群貢獻（可能滯後於中文原版），分別位於 book-en/、book-es/、book-ar/、book-zhtw/、book-ru/、book-ta/、book-vi/、book-ja/、book-tr/、book-ko/。
🔧 想自行編譯 PDF / EPUB？（PDF 需 pandoc / xelatex / ElegantBook）
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EPUB：使用統一的建置腳本，詳情請參閱 EPUB 建置說明
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正文原始碼：
book/introduction.md（引言）、book/chapter1.md~book/chapter10.md（第一至第十章）、book/afterword.md（後記） -
編譯：安裝 pandoc、xelatex、ElegantBook 文件類與相關字型後，執行
cd book && bash build_pdf.sh
圖表以 SVG 檔案存於
book/images/，編譯時直接使用；排版細節見book/preamble.tex與book/*.lua。
全書圍繞核心公式 Agent = LLM + 上下文 + 工具 展開，十章層層遞進：
| 章 | 主題 | 一句話核心 | 正文 | 程式碼 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 🚀 Agent 基礎知識 | Agent = LLM + 上下文 + 工具；Harness 工程才是競爭力 | 讀 | 4 |
| 2 | 🎯 上下文工程 | 上下文決定能力上限：KV Cache、提示工程、Agent Skills、上下文壓縮 | 讀 | 9 |
| 3 | 📚 使用者記憶和知識庫 | 跨會話記住使用者、接入外部知識：使用者記憶、RAG、結構化索引、知識圖譜 | 讀 | 12 |
| 4 | 🛠️ 工具 | 工具是 Agent 的雙手：MCP 協議、感知/執行/協作三類工具、事件驅動非同步 Agent、主動工具發現 | 讀 | 8 |
| 5 | 💻 Coding Agent 與程式碼生成 | 程式碼是「能創造新工具的工具」，生產級 Coding Agent 全景 | 讀 | 13 |
| 6 | 🎯 Agent 的評估 | 把表現變成可比較訊號：評估環境、指標、統計顯著性、評估驅動選型 | 讀 | 12 |
| 7 | 🧠 模型後訓練 | 預訓練/SFT/RL 三階段：何時選 SFT、何時選 RL，工具呼叫內化、樣本效率 | 讀 | 16 |
| 8 | 🔄 Agent 的自我進化 | 不改權重也能成長：經驗學習、從工具使用者到創造者 | 讀 | 9 |
| 9 | 🎙️ 多模態與即時互動 | 從文字擴充套件到語音、GUI、物理世界：語音三典範、Computer Use、機器人 | 讀 | 12 |
| 10 | 🤝 多 Agent 協作 | 群體智慧高於個體：協作框架、上下文共享/隔離、湧現的「Agent 社會」 | 讀 | 7 |
💡 讀 = 在 GitHub 網頁直接讀章節正文（markdown）；N = 該章配套專案數，點選檢視程式碼。專案型別說明（✅ 可執行 / 📖 復現 / 🚧 設計）見各章 README。
📚 如何高效閱讀本書？詳見 學習建議（核心理念、學習路徑、難度分級、實踐建議）。
專案統一支援 Python 3.10+。請在倉庫根目錄按章節安裝依賴；將 ch1 替換為 ch2 ~ ch10 即可安裝對應章節：
# 推薦：使用提交到倉庫的 uv.lock，取得可重現的章節環境
uv sync --locked --extra ch1
# 未安裝 uv 時：使用 pip 從 pyproject.toml 重新解析
python -m pip install -e ".[ch1]"執行會呼叫模型的實驗前，請依該實驗 README 設定憑證：支援根目錄設定的實驗可複製 .env.example 為 .env 並填入至少一個 provider key；有些實驗要求在自身目錄放 .env 或直接匯出環境變數。只有在實驗 README 或 CLI 明確列出 ollama 時，才可啟動本機 Ollama 並加入 --provider ollama。
安裝後可從倉庫根目錄執行實驗，例如：
uv run python chapter1/context/main.py
# 使用 pip 安裝時也可直接執行：python chapter1/context/main.pyuv安裝方法見官方文件；pip仍受支援，但不會使用鎖定檔。- 各實驗現有的
requirements.txt在遷移期間繼續有效，適合只執行單一專案或需要特殊版本約束的情況。 all是不含本機訓練堆疊的 CPU 友好組合，並不代表每個實驗；uv sync每次都會精確同步目前選擇，使用特殊 extra 時請合併到同一條指令，例如uv sync --locked --extra ch2 --extra vllm或uv sync --locked --extra ch7 --extra unsloth；pip 對應為python -m pip install -e ".[ch2,vllm]"。- 瀏覽器、CUDA、FFmpeg、Ollama、Playwright 瀏覽器及外部倉庫等系統依賴，請繼續參考各實驗 README。部分瀏覽器和記憶實驗需要 Python 3.11+，第 8 章部分內建第三方元件需要 Python 3.12+。
建議申請下面幾個平台的 API Key 方便學習。模型選型可參考 這篇指南。
| 平台 | 連結 | 特色 | 訪問節點 |
|---|---|---|---|
| Kimi（月之暗面） | https://platform.moonshot.cn/ | Kimi 系列，Coding、Agent 能力強 | 中國大陸 |
| 智譜 GLM | https://open.bigmodel.cn/ | GLM-5.2 等，Coding、Agent 能力強 | 中國大陸 |
| Siliconflow | https://siliconflow.cn/ | 各種開源模型（DeepSeek、Qwen 等），中國大陸訪問速度快 | 中國大陸 |
| DeepSeek | https://platform.deepseek.com/ | DeepSeek 官方 API | 全球 + 中國大陸 |
| Krill AI | www.krill-ai.net | 一站式訪問全球及國內主流模型（OpenAI、Claude、Gemini、Grok、Kimi、GLM、DeepSeek、Qwen、Minimax） | 全球 + 中國大陸 |
| OpenRouter | https://openrouter.ai/ | 一站式訪問全球及國內主流模型（GPT、Claude、Gemini、Kimi、GLM、DeepSeek、Qwen 等） | 全球 |
感謝 Krill AI 贊助本專案！Krill 提供 GPT / Claude / Gemini / 多款國產模型的官方穩定極速 API 中轉服務，支援企業級客製、報銷開票、7×16h 專屬技術支援，更有獨家適配的 WebSocket 連線方式，暢享極速首字速度。
Krill 為本書讀者提供特別優惠：使用此連結註冊並在儲值時填寫優惠碼「ai-agent-book」，首次購買 Codex 套餐可享 77 折優惠！
🧪 配套實驗的執行狀態、證據與尚未完成的驗收門檻，另行記錄於
EXPERIMENT_STATUS.md；克隆或安裝原始碼不代表實驗已完成。
第 6、7、9、10 章的評測基準、訓練框架、機器人平台等 23 個外部倉庫未內建（出於體積與版權），需要自行克隆到對應目錄。
🔧 展開克隆命令（共 23 個外部倉庫）
# 第 6 章 · 評測基準
git clone https://github.com/google-research/android_world.git chapter6/android_world
git clone https://huggingface.co/datasets/gaia-benchmark/GAIA chapter6/GAIA
git clone https://github.com/xlang-ai/OSWorld.git chapter6/OSWorld
git clone https://github.com/SWE-bench/SWE-bench.git chapter6/SWE-bench
git clone https://github.com/sierra-research/tau2-bench.git chapter6/tau2-bench
git clone https://github.com/laude-institute/terminal-bench.git chapter6/terminal-bench
# 第 7 章 · 訓練框架（bojieli/* 為本書適配的分支）
git clone https://github.com/bojieli/minimind.git chapter7/MiniMind-pretrain/minimind # 實驗 7-3 從零訓 LLM
git clone https://github.com/bojieli/minimind-v.git chapter7/MiniMind-pretrain/minimind-v # 實驗 7-4 從零訓 VLM（投影層）
git clone https://github.com/bojieli/AdaptThink.git chapter7/AdaptThink-original
git clone https://github.com/bojieli/AWorld.git chapter7/AWorld
git clone https://github.com/bojieli/SFTvsRL.git chapter7/SFTvsRL
git clone https://github.com/bojieli/verl.git chapter7/verl
git clone https://github.com/bojieli/SandboxFusion.git chapter7/SandboxFusion && git -C chapter7/SandboxFusion fetch origin 4a0d573ebd64c98234c190a9d1d49e4276199a0c && git -C chapter7/SandboxFusion checkout --detach 4a0d573ebd64c98234c190a9d1d49e4276199a0c && test "$(git -C chapter7/SandboxFusion rev-parse HEAD)" = "4a0d573ebd64c98234c190a9d1d49e4276199a0c" # Exp 7-15 code sandbox
git clone https://github.com/thinking-machines-lab/tinker-cookbook.git chapter7/tinker-cookbook
git clone https://github.com/19PINE-AI/rlvp.git chapter7/RLVP/rlvp # 實驗 7-14 RLVP 論文程式碼
git clone https://github.com/PRIME-RL/SimpleVLA-RL.git chapter7/SimpleVLA-RL/SimpleVLA-RL # 實驗 7-13 視覺-語言-動作 RL
# 第 9 章 · 瀏覽器自動化與 Claude 示例
git clone https://github.com/browser-use/browser-use.git chapter9/browser-use
git clone https://github.com/anthropics/claude-quickstarts.git chapter9/claude-quickstarts
git clone https://github.com/Vector-Wangel/XLeRobot.git chapter9/XLeRobot && git -C chapter9/XLeRobot fetch origin 3d14695e40c9c68229c0aacffca6053c75cd3eb6 && git -C chapter9/XLeRobot checkout --detach 3d14695e40c9c68229c0aacffca6053c75cd3eb6 && test "$(git -C chapter9/XLeRobot rev-parse HEAD)" = "3d14695e40c9c68229c0aacffca6053c75cd3eb6" # Exp 9-7/9-9 shared
git clone https://github.com/Grigorij-Dudnik/RoboCrew.git chapter9/RoboCrew && git -C chapter9/RoboCrew fetch origin c749148f29bd14e61347f9fc3530c343fff0d994 && git -C chapter9/RoboCrew checkout --detach c749148f29bd14e61347f9fc3530c343fff0d994 && test "$(git -C chapter9/RoboCrew rev-parse HEAD)" = "c749148f29bd14e61347f9fc3530c343fff0d994" # Exp 9-8/9-9; RoboCrew v0.3.1
git clone https://github.com/StoneT2000/lerobot-sim2real.git chapter9/lerobot-sim2real && git -C chapter9/lerobot-sim2real fetch origin 87d6c1d969f6e0ca4dc5697940804e231118a63a && git -C chapter9/lerobot-sim2real checkout --detach 87d6c1d969f6e0ca4dc5697940804e231118a63a && test "$(git -C chapter9/lerobot-sim2real rev-parse HEAD)" = "87d6c1d969f6e0ca4dc5697940804e231118a63a" # Exp 9-11
# 第 10 章 · 雙 Agent 架構（已獨立為 TalkAct 專案）+ 斯坦福 AI 小鎮
git clone https://github.com/19PINE-AI/TalkAct.git chapter10/use-computer-while-calling
git clone https://github.com/joonspk-research/generative_agents.git chapter10/generative_agents # 實驗 10-5 斯坦福 AI 小鎮各專案 README 如標註了特定 commit，請按說明
git checkout到對應版本以保證復現一致。第 10 章use-computer-while-calling已發展為獨立維護的 19PINE-AI/TalkAct，本倉庫不內建該目錄，用上面的克隆命令獲取。
本書與配套程式碼全部開源，非常歡迎社群透過 Pull Request 參與共建：
| 型別 | 說明 |
|---|---|
| 📝 書籍內容改進 | 勘誤、補充、更清晰的表述，或新增前沿進展（正文見 book/chapter*.md） |
| 🐛 程式碼改進與 Bug 修復 | 讓配套專案更健壯、更易用、更貼近生產實踐 |
| 🧪 新的實踐專案 | 為某個實驗補充/替換更好的實現，或貢獻全新的示例專案 |
| 🎨 配圖設計改進 | 直接改進 book/images/ 中已簽入的 SVG 圖表，讓它們更清晰美觀 |
| 🌐 新語言翻譯 | 歡迎翻譯成更多語言，可參考英文（book-en/）、阿拉伯語（book-ar/）、繁體中文（台灣）版（book-zhtw/）、俄語（book-ru/）、泰米爾語（book-ta/）、越南語（book-vi/）、日語（book-ja/）、土耳其語（book-tr/）、韓語（book-ko/）的組織方式 |
提交前建議先把相關實驗親手跑一遍、確認可復現；也歡迎先提 issue 討論想法。
本專案採用 Apache License 2.0 開源許可證，詳見 LICENSE 檔案。部分子專案可能包含各自的許可證資訊，請以子專案中的說明為準。
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