bojieli/ai-agent-book

[](#-电子书) [](https://bojieli.github.io/ai-agent-book/astro/) [](https://github.com/bojieli/ai-agent-book) [](LICENSE) [](#-电子书) [](https://github.com/trending) 中文 ← 当前 · English · Español · Bahasa Indonesia · العربية · 繁體中文（台灣） · Русский · Tiếng Việt · தமிழ் · 日本語 · Türkçe · 한국어 · Magyar · עברית · Português (Brasil) Agent = LLM + 上下文 + 工具——本书围绕这个核心公式，用 10 章把 AI Agent 从原理讲到工程实战。全书正文、配图、109 个配套实验全部开源，欢迎亲手把实验跑一遍。 中文正文源码位于 book/；英文/西班牙语/印度尼西亚语/阿拉伯语/繁體中文（台灣）/俄语/泰米尔/越南语/日语/土耳其语/韩语/匈牙利语/希伯来语/葡萄牙语（巴西）版本为社区贡献（可能滞后于中文原版），分别位于 book-en/、book-es/、book-id/、book-ar/、book-zhtw/、book-ru/、book-ta/、book-vi/、book-ja/、book-tr/、book-ko/、book-hu/、book-he/、book-ptbr/。 🔧 想自行编译 PDF / EPUB？（PDF 需 pandoc / xelatex / ElegantBook） 图表以 SVG 文件存于 book/images/，编译时直接使用；排版细节见 book/preamble.tex 与 book/.lua。 全书围绕核心公式 Agent = LLM + 上下文 + 工具 展开，十章层层递进： 项目统一支持 Python 3.11–3.13。请在仓库根目录按章节安装依赖；将 ch1 替换为 ch2 ch10 即可安装对应章节： 运行会调用模型的实验前，请按该实验 README 配置凭据：支持根目录配置的实验可复制 .env.example 为 .env 并填入至少一个提供商 Key；有些实验要求在自身目录放 .env 或直接导出环境变量。只有在实验 README 或 CLI 明确列出 ollama 时，才可启动本地 Ollama 并添加 --provider ollama。 安装后可从仓库根目录运行实验，例如： 建议申请下面几个平台的 API Key 方便学习。模型选型可参考 这篇指南。 Q：有 PDF / EPUB 吗？需要自己编译吗？ 不需要。电子书一节列出了 15 种语言的 PDF / EPUB 下载链接，始终指向 main 分支的最新构建；也可以在线阅读。只有想修改书稿并重新排版时才需要自行编译。 Q：阅读本书需要哪些前置知识？ 引言的“前置知识”一节有完整说明：能读懂并修改中等复杂度的 Python 代码；用过 ChatGPT、Claude 等 LLM 产品；熟悉至少一款 AI 辅助编程工具（Claude Code、Codex、Cursor 等）；了解命令行、Git、JSON、REST API 等软件工程常识。除第八章后训练外，全书对数学和机器学习的要求很低。 Q：知识点多、读完就忘，怎么消化？ 不要只读正文。推荐的方式是结合每章实验自己动手——不是看配套代码，而是读懂书中的设计原则后，借助 coding agent 从头实现一遍，观察输出、排查不符合预期的地方；每章末尾的思考题也是很好的自测。更系统的路径见学习建议。一位读者的总结很贴切：先把书看薄，再把书看厚，再把书看薄。…