agent
162 lines
3.8 KiB
Markdown
162 lines
3.8 KiB
Markdown
# JasperSoft Agent Learn
|
||
|
||
> AI Agent 开发学习项目 | 从零到一掌握 Agent 核心概念
|
||
|
||
[](https://opensource.org/licenses/MIT)
|
||
[](https://www.python.org/)
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 🎯 这是什么？
|
||
|
||
一个渐进式的 AI Agent 开发学习项目，通过 **5 个阶段（7 个主题）** 带你从零掌握 AI Agent 的核心概念：
|
||
|
||
| 阶段 | 主题 | 你将学会 |
|
||
|------|------|---------|
|
||
| Step 01 | Tool 工具系统 | 如何定义和注册工具 |
|
||
| Step 02 | State 状态管理 | 如何管理 Agent 的状态 |
|
||
| Step 03 | Simple Agent | 如何构建 Agent 循环 |
|
||
| Step 04 | Memory 记忆 | 如何让 Agent 记住对话 |
|
||
| Step 05~07 | RAG / Self-Correction / Multi-Agent | 进阶能力（同一目录） |
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 📚 学习大纲
|
||
|
||
### 第 1 周：基础（Step 01-03）
|
||
- Day 1-2: 理解 Tool 系统
|
||
- Day 3-4: 掌握 State 管理
|
||
- Day 5-7: 构建简单 Agent
|
||
|
||
### 第 2 周：进阶（Step 04 + 进阶包）
|
||
- Day 8-9: 多级记忆系统
|
||
- Day 10-11: RAG 与知识增强（Step 05）
|
||
- Day 12-13: 自我修正模式（Step 06）
|
||
- Day 14: 多 Agent 协作（Step 07）
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 🚀 快速开始
|
||
|
||
### 1. 克隆项目
|
||
```bash
|
||
git clone https://gitea.1415243231.top/panda/jaspersoft-agent-learn.git
|
||
cd jaspersoft-agent-learn
|
||
```
|
||
|
||
### 2. 安装依赖
|
||
```bash
|
||
python -m venv venv
|
||
source venv/bin/activate # Linux/Mac
|
||
.\venv\Scripts\activate # Windows
|
||
pip install -r requirements.txt
|
||
```
|
||
|
||
### 3. 开始学习
|
||
```bash
|
||
cd step_01_tools
|
||
python main.py
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 📖 学习方法
|
||
|
||
每个 Step 都包含：
|
||
|
||
```
|
||
step_XX_name/
|
||
├── README.md # 理论 + 架构图（先读）
|
||
├── concept.py # 详细注释代码（再看）
|
||
├── exercise.py # 练习题（自己做）
|
||
├── exercise_answer.py # 参考答案（对照）
|
||
└── main.py # 运行演示
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 💡 核心概念预览
|
||
|
||
### Tool（工具）
|
||
```python
|
||
class Tool:
|
||
name: str # 工具名称
|
||
description: str # 工具描述
|
||
execute: Callable # 执行函数
|
||
```
|
||
|
||
### State（状态）
|
||
```python
|
||
state = {
|
||
"messages": [...], # 对话历史
|
||
"context": {...}, # 上下文
|
||
"memory": [...], # 记忆
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
### Agent 循环
|
||
```python
|
||
while not done:
|
||
thought = think(state) # 思考
|
||
action = decide(thought) # 决策
|
||
result = execute(action) # 执行
|
||
observe(state, result) # 观察
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 🎓 学习目标
|
||
|
||
完成本项目后，你将能够：
|
||
|
||
- ✅ 理解 Tool 的定义和注册机制
|
||
- ✅ 掌握 State 的设计模式
|
||
- ✅ 能够构建简单的 Agent 循环
|
||
- ✅ 实现多级记忆系统
|
||
- ✅ 理解 RAG 架构（Step 05）
|
||
- ✅ 掌握 Self-Correction 模式（Step 06）
|
||
- ✅ 设计 Multi-Agent 协作系统（Step 07）
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 📝 项目结构
|
||
|
||
```
|
||
jaspersoft-agent-learn/
|
||
├── LEARN_GUIDE.md # 详细学习指南
|
||
├── README.md # 项目概览
|
||
├── .env.example # 环境变量模板
|
||
│
|
||
├── step_01_tools/ # 工具系统
|
||
├── step_02_state/ # 状态管理
|
||
├── step_03_simple_agent/ # 简单 Agent
|
||
├── step_04_memory/ # 记忆系统
|
||
├── step_05_07_advanced/ # RAG（05）/ Self-Correction（06）/ Multi-Agent（07）
|
||
├── config.py # 集中读取 .env（LLM key、RAG 路径等）
|
||
└── requirements.txt # 可选依赖清单
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 🔗 相关链接
|
||
|
||
- 📂 **详细学习指南**: [LEARN_GUIDE.md](./LEARN_GUIDE.md)
|
||
- 🏠 **主项目**: [JasperSoft](https://gitea.1415243231.top/panda/jaspersoft)
|
||
- 📊 **日报系统**: [Daily On Work](https://gitea.1415243231.top)
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 🤝 参与贡献
|
||
|
||
欢迎提交 Issue 和 PR！
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 📄 许可证
|
||
|
||
MIT License
|
||
|
||
---
|
||
|
||
**开始你的 AI Agent 学习之旅吧！** 🚀
|