Hello Agents（Datawhale 智能体教程）

如果说 2024 年是“百模大战”的元年，那么 2025 年无疑开启了“Agent 元年”。我们看到，技术的焦点正从训练更大、更强的基础模型，转向如何构建更聪明、更高效的智能体应用。单个智能体已经能胜任特定领域的任务，而由多个智能体分工、协作、甚至辩论，共同完成一个宏大目标的多智能体系统（Multi-Agent System, MAS），则被视为释放 LLM 全部潜能、解决真实世界复杂问题的关键钥匙。

课时

• Hello-Agents
• 第一部分：智能体与语言模型基础
  • 第一章 初识智能体
  • 第二章 智能体发展史
  • 第三章 大语言模型基础
• 第二部分：构建你的大语言模型智能体
  • 第四章 智能体经典范式构建
  • 第五章 基于低代码平台的智能体搭建
  • 第六章 框架开发实践
  • 第七章 构建你的Agent框架
• 第三部分：高级知识扩展
  • 第八章 记忆与检索
  • 第九章 上下文工程
  • 第十章 智能体通信协议
  • 第十一章 Agentic-RL
  • 第十二章 智能体性能评估
• 第四部分：综合案例进阶
  • 第十三章 智能旅行助手
  • 第十四章 自动化深度研究智能体
  • 第十五章 构建赛博小镇
• 第五部分：毕业设计及未来展望
  • 第十六章 毕业设计
• code
  • chapter6
    • AgentScope 三国狼人杀案例
    • AutoGen 软件开发团队协作案例
  • Chapter 9 - 上下文工程示例代码
    • 项目演示目录
  • chapter10
    • 人工智能在智慧城市建设中的应用
    • AI Agent框架研究报告
    • Weather MCP Server
      • 发布检查清单
  • chapter11
    • Accelerate配置文件说明
  • 第十二章示例代码
    • data_generation
      • AIME数据生成与评估完整运行指南
      • evaluation_results
        • 20251011_123929
          • AIME数据生成与评估综合报告
          • llm_judge
            • LLM Judge评估报告
          • win_rate
            • Win Rate评估报告
      • generated_data
        • AIME题目生成统计报告
    • template_output
      • evaluation_reports
        • BFCL评估报告
        • GAIA评估报告
      • evaluation_results
        • gaia_official
          • GAIA评估结果提交指南
  • chapter13
    • HelloAgents智能旅行助手 🌍✈️
  • chapter15
    • 赛博小镇 - AI NPC对话系统
      • 💖 NPC好感度系统使用指南
      • 对话日志系统使用指南
      • 🧠 NPC记忆系统使用指南
      • 赛博小镇 - 安装配置指南
      • 赛博小镇 - FastAPI后端
• 文档
  • Preface
  • Hello Agents（Datawhale 智能体教程）
  • chapter1
    • Chapter 1: Introduction to Agents
    • Hello Agents（Datawhale 智能体教程）
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  • chapter2
    • Chapter 2: History of Agents
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  • chapter3
    • Chapter 3: Fundamentals of Large Language Models
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  • chapter4
    • Chapter 4: Building Classic Agent Paradigms
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  • chapter5
    • Chapter 5: Building Agents with Low-Code Platforms
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  • chapter6
    • Chapter 6 Framework Development Practice
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  • chapter7
    • Chapter 7 Building Your Agent Framework
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  • chapter8
    • Chapter 8 Memory and Retrieval
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  • chapter9
    • Chapter 9 Context Engineering
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  • chapter10
    • Chapter 10: Agent Communication Protocols
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  • chapter11
    • Chapter 11 Agentic-RL
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  • chapter12
    • Chapter 12: Agent Performance Evaluation
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  • chapter13
    • Chapter 13 Intelligent Travel Assistant
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  • chapter14
    • Chapter 14: Automated Deep Research Agent
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  • chapter15
    • Chapter 15: Building Cyber Town
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    • Hello Agents（Datawhale 智能体教程）
  • chapter16
    • Chapter 16: Graduation Project - Building Your Own Multi-Agent Application

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