Initial commit: jaspersoft-agent-learn teaching project

2026-05-29 23:22:18 +08:00
commit 05bb511aab
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+# Jaspersoft Learn - AI Agent 开发教学项目
+
+> **目标**：手把手教你从零构建一个完整的 AI Agent 系统
+> **教学方式**：代码即文档，每一行代码都有详细解释
+> **前置知识**：Python 基础（2年经验足够）
+
+---
+
+## 🎯 学习路径
+
+本项目采用"渐进式构建"方式，从最简单的概念开始，逐步添加复杂度。
+
+```
+学习顺序：
+━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
+
+Step 01 ──▶ Step 02 ──▶ Step 03 ──▶ Step 04 ──▶ Step 05 ──▶ Step 06 ──▶ Step 07
+  │           │           │           │           │           │           │
+  ▼           ▼           ▼           ▼           ▼           ▼           ▼
+Tool基础    State状态    简单Agent   Memory     RAG检索    自我修正    Multi-Agent
+             管理                              记忆系统
+```
+
+---
+
+## 📚 每个 Step 的内容
+
+| Step | 主题 | 核心概念 | 完成后你将理解 |
+|------|------|---------|--------------|
+| **01** | Tool 工具系统 | 什么是 Tool，为什么需要 Tool | 如何设计可扩展的工具系统 |
+| **02** | State 状态管理 | 什么是 Agent State | 如何在 Agent 中传递信息 |
+| **03** | 简单 Agent | LLM + Tool + Loop = Agent | Agent 的核心工作原理 |
+| **04** | Memory 记忆 | 短期/长期/工作记忆 | 如何让 Agent "记住"上下文 |
+| **05** | RAG 知识检索 | 检索增强生成 | 如何让 Agent 知道"私有知识" |
+| **06** | Self-Correction | 自我修正循环 | 如何让 Agent 自动修复错误 |
+| **07** | Multi-Agent | 多 Agent 协作 | 如何构建 Agent 团队 |
+
+---
+
+## 🚀 快速开始
+
+### 环境准备
+
+```bash
+# 1. 创建虚拟环境
+python -m venv venv
+.\venv\Scripts\activate
+
+# 2. 安装依赖
+pip install langchain langchain-openai langchain-anthropic python-dotenv
+
+# 3. 配置环境变量
+cp .env.example .env
+# 编辑 .env，填入你的 API Key
+```
+
+### 开始学习
+
+```bash
+# Step 01: 理解 Tool
+cd step_01_tools
+python main.py
+
+# Step 02: 理解 State
+cd ../step_02_state
+python main.py
+
+# ...以此类推
+```
+
+---
+
+## 📖 学习方法
+
+### 每一步的结构
+
+```
+step_XX_xxx/
+├── README.md          # 本步骤的概念讲解
+├── concept.py        # 核心概念代码（有详细注释）
+├── exercise.py       # 练习题
+├── exercise_answer.py # 练习答案（先自己思考再看）
+└── main.py          # 可运行的示例
+```
+
+### 如何使用本项目
+
+1. **先读 README**：理解这个 Step 要学什么
+2. **再看 concept.py**：跟着代码理解概念
+3. **做 exercise.py**：巩固理解
+4. **对照答案**：检查自己的理解
+5. **运行 main.py**：看完整示例
+
+---
+
+## 🎓 最终目标
+
+完成所有 Step 后，你将能够：
+
+- [ ] 理解 Agent 的核心工作原理
+- [ ] 设计可扩展的工具系统
+- [ ] 实现状态管理和记忆系统
+- [ ] 构建完整的 RAG 知识检索
+- [ ] 实现 Agent 自我修正能力
+- [ ] 设计多 Agent 协作系统
+- [ ] 阅读并理解 jaspersoft 项目的源码
+
+---
+
+## 🔗 参考资料
+
+- [LangGraph 官方文档](https://langchain-ai.github.io/langgraph/)
+- [LangChain Tool Calling](https://python.langchain.com/docs/how_to/tool_calling/)
+- [Prompt Engineering Guide](https://www.promptingguide.ai/zh)
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+## 📝 贡献指南
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+发现错误或有改进建议？欢迎提交 PR！
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+*本项目是学习用途，代码尽量写得清晰易懂，而非追求极致性能。*