zy187
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# Jaspersoft Learn - AI Agent 开发教学项目
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> **目标**：手把手教你从零构建一个完整的 AI Agent 系统
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> **教学方式**：代码即文档，每一行代码都有详细解释
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> **前置知识**：Python 基础（2年经验足够）
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## 🎯 学习路径
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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。
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学习顺序：
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Step 01 ──▶ Step 02 ──▶ Step 03 ──▶ Step 04 ──▶ Step 05 ──▶ Step 06 ──▶ Step 07
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▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼
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Tool基础 State状态 简单Agent Memory RAG检索 自我修正 Multi-Agent
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管理 记忆系统
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## 📚 每个 Step 的内容
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| Step | 主题 | 核心概念 | 完成后你将理解 |
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| **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 |
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| **02** | State 状态管理 | 什么是 Agent State | 如何在 Agent 中传递信息 |
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| **03** | 简单 Agent | LLM + Tool + Loop = Agent | Agent 的核心工作原理 |
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| **04** | Memory 记忆 | 短期/长期/工作记忆 | 如何让 Agent "记住"上下文 |
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| **05** | RAG 知识检索 | 检索增强生成 | 如何让 Agent 知道"私有知识" |
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| **06** | Self-Correction | 自我修正循环 | 如何让 Agent 自动修复错误 |
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| **07** | Multi-Agent | 多 Agent 协作 | 如何构建 Agent 团队 |
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## 🚀 快速开始
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### 环境准备
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```bash
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# 1. 创建虚拟环境
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python -m venv venv
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.\venv\Scripts\activate
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# 2. 安装依赖
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pip install langchain langchain-openai langchain-anthropic python-dotenv
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# 3. 配置环境变量
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cp .env.example .env
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# 编辑 .env，填入你的 API Key
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```
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### 开始学习
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```bash
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# Step 01: 理解 Tool
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cd step_01_tools
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python main.py
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# Step 02: 理解 State
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cd ../step_02_state
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python main.py
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# ...以此类推
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```
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## 📖 学习方法
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### 每一步的结构
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step_XX_xxx/
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├── README.md # 本步骤的概念讲解
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├── concept.py # 核心概念代码（有详细注释）
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├── exercise.py # 练习题
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├── exercise_answer.py # 练习答案（先自己思考再看）
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└── main.py # 可运行的示例
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```
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### 如何使用本项目
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1. **先读 README**：理解这个 Step 要学什么
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2. **再看 concept.py**：跟着代码理解概念
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3. **做 exercise.py**：巩固理解
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4. **对照答案**：检查自己的理解
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5. **运行 main.py**：看完整示例
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## 🎓 最终目标
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完成所有 Step 后，你将能够：
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- [ ] 理解 Agent 的核心工作原理
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- [ ] 设计可扩展的工具系统
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- [ ] 实现状态管理和记忆系统
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- [ ] 构建完整的 RAG 知识检索
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- [ ] 实现 Agent 自我修正能力
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- [ ] 设计多 Agent 协作系统
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- [ ] 阅读并理解 jaspersoft 项目的源码
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## 🔗 参考资料
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- [LangGraph 官方文档](https://langchain-ai.github.io/langgraph/)
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- [LangChain Tool Calling](https://python.langchain.com/docs/how_to/tool_calling/)
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- [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。*
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