副标题：不做流程驱动的"低代码搭积木"，而是穿透框架表象，带你从核心原理到多智能体应用，亲手造出属于自己的 Agent
1. 30 秒介绍
Hello-Agents 是 Datawhale 社区出品的系统性智能体学习教程（《从零开始构建智能体》），定位是让 LLM 的"使用者"蜕变为智能体系统的"构建者"。它刻意区分了两派 Agent：Dify / Coze / n8n 这类流程驱动的软件工程派，以及真正以 AI 驱动的 AI Native Agent——本教程专攻后者。全套内容 16 章 + 5 大部分，配套 code/ 全量代码、自研框架 HelloAgents、13 篇社区精选、免费 PDF，并已获约 7W Star。
2. 主要内容
模块总览
| 部分 | 章节 | 内容概要 |
|---|---|---|
| 前言 | — | 项目缘起、背景及读者建议 |
| 一、智能体与语言模型基础 | 第 1–3 章 | 智能体定义/类型/范式、发展史（符号主义→LLM 驱动）、LLM 基础（Transformer、提示、局限） |
| 二、构建你的大语言模型智能体 | 第 4–7 章 | 手写 ReAct/Plan-and-Solve/Reflection、Coze/Dify/n8n、AutoGen/AgentScope/LangGraph，最后从 0 构建自研框架 |
| 三、高级知识扩展 | 第 8–12 章 | 记忆与检索(RAG)、上下文工程、通信协议(MCP/A2A/ANP)、Agentic-RL(SFT→GRPO)、性能评估 |
| 四、综合案例进阶 | 第 13–15 章 | 智能旅行助手、自动化深度研究智能体、构建赛博小镇 |
| 五、毕业设计及未来展望 | 第 16 章 | 构建一套完整的、属于你自己的多智能体应用 |
亮点模块
① 第 4 章 智能体经典范式构建——不调用现成框架，纯手写实现 ReAct、Plan-and-Solve、Reflection，把"推理-行动"循环拆开揉碎讲透。
② 第 7 章 构建你的 Agent 框架——基于 OpenAI 原生 API 从零造轮子，产出可复用的 HelloAgents 框架（已更新至 V1.0.0），让你兼具"用轮子"和"造轮子"两种能力。后续第 8–12 章的高级内容都直接跑在这个自研框架上。
③ 第 11 章 Agentic-RL——从 SFT 到 GRPO 的完整 LLM 训练实战，把多数教程缺失的"模型训练"环节补齐。
④ 第 13–15 章 综合案例——智能旅行助手（MCP + 多智能体协作）、DeepResearch 深度研究智能体复现、赛博小镇（Agent × 游戏，模拟社会动态），全是真实可跑的项目。
社区精选 Extra-Chapter（部分）：Agent 面试题 + 参考答案、Dify 智能体保姆级教程、Agent Skills 与 MCP 对比、GUI Agent / Web Agent 实战、Agent Self-Evolution 自进化、旅行助手后训练实战等，共 13 篇。
适合 / 不适合
有基础 Python 能力、对 LLM 有概念性了解（会用 API 调用 LLM）的 AI 开发者、软件工程师、在校学生、自学者- 想系统理解"AI Native Agent"原理、而不仅仅会拖拽低代码平台的人
- 求职方向为 Agent 岗、需要面试题与项目实战背书的人
完全零 Python 基础、或不愿动手跑代码的人（项目重实践，强调"亲手运行、调试、修改每份代码"）- 只想要"调个 API 快速上线"的速成党（本教程无需深厚算法背景，但迭代较长）
3. 快速上手与链接
在线阅读：
国外站 ｜ 
国内加速（无需下载，随时随地学）
仓库地址：https://github.com/datawhalechina/Hello-Agents
PDF 下载：GitHub Releases ｜ 国内下载
本地运行：
git clone https://github.com/datawhalechina/hello-agents.git
cd hello-agents
# 配套代码位于 code/chapter1 ~ code/chapter16，逐章对应正文
模块直达（正文 Markdown）：
- 前言
- 基础三章：第1章 初识智能体 ｜ 第2章 智能体发展史 ｜ 第3章 大语言模型基础
- 构建四章：第4章 智能体经典范式构建 ｜ 第5章 基于低代码平台的智能体搭建 ｜ 第6章 框架开发实践 ｜ 第7章 构建你的Agent框架
- 高级五章：第8章 记忆与检索 ｜ 第9章 上下文工程 ｜ 第10章 智能体通信协议 ｜ 第11章 Agentic-RL ｜ 第12章 智能体性能评估
- 案例与毕业设计：第13章 智能旅行助手 ｜ 第14章 自动化深度研究智能体 ｜ 第15章 构建赛博小镇 ｜ 第16章 毕业设计
- 自研框架：HelloAgents ｜ 学习路线：Agent-Learning-Hub
作者/协议：项目负责人 陈思州 @jjyaoao（Datawhale），联合发起者 @fengju0213、@Tsumugii24 等；采用 CC BY-NC-SA 4.0 协议（署名-非商业性使用-相同方式共享）。