如果说 2024 年是“百模大战”的元年，那么2025 年无疑是“Agent 元年”。技术的焦点正从“训练更大的模型”转向**“构建更聪明的智能体应用”**。
那有没有一个开源、免费、系统性的智能体学习教程呢？答案是有的！
Hello-Agents就是这样一个项目。它不满足于教你使用 Dify/Coze 等拖拉拽工具，而是立志带你深入底层，从AI Native的视角出发，亲手构建属于自己的 Agent 框架。
目前，这份教程已经在 Github 上斩获了 6.3k Star，收到了来自很多大厂开发者的好评。
这不仅仅是一份教程，更是一条从“大模型使用者”蜕变为“智能系统构建者”的进阶之路。小金亲测，这份教程真的质量很高，干货满满！
从智能体的定义、发展史讲起，深入剖析 ReAct、Plan-and-Solve 等经典范式。带你从零手写代码，构建一个属于自己的 Agent 框架，彻底理解框架背后的运行逻辑。
教程内容极其详实，覆盖了智能体开发的方方面面：
基础篇：LLM 基础、Prompt Engineering、主流框架（LangGraph/AutoGen）实践。
进阶篇：上下文工程、RAG 记忆与检索、多智能体通信协议 (MCP)、Agentic-RL 模型训练（从 SFT 到 GRPO）。
应用篇：不仅仅是 Demo，带你复现DeepResearch深度研
究智能体、构建MCP 智能旅行助手，甚至打造一个模拟社会动态的赛博小镇。
项目所有内容（包括 PDF 电子书、在线文档、源码）全部开源，提供完整的配套代码（Code 文件夹），并附带面试题总结与答案，助力求职。
由 Datawhale 成员及一线 Agent 开发工程师联合编写，质量有保证。
项目设计了五大阶梯，带你步步为营：
- 基础认知：理解什么是 Agent，以及 LLM 如何驱动 Agent。
- 动手构建：分别体验低代码平台与代码框架，并尝试自研框架。
- 高级扩展：赋予 Agent 记忆、反思、协作的能力，学习如何评估性能。
- 综合实战：通过三个大型综合案例（旅行助手、深度研究、游戏模拟）融会贯通。
- 毕业设计：完成属于你的多智能体应用。
适用人群：
- AI 开发者/软件工程师：希望从传统开发转型 AI 应用开发。
- 计算机专业学生：寻找高质量的毕设灵感或系统性学习资料。
- 技术发烧友：不满足于只会调 API，想探究 Agent 内部机理的极客。
项目地址：
- 在线阅读：https://datawhalechina.github.io/hello-agents/
- Github 地址：https://github.com/datawhalechina/Hello-Agents
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一、学习必备：100+本大模型电子书+26 份行业报告 + 600+ 套技术PPT，帮你看透 AI 趋势
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1. 100+本大模型方向电子书
2. 26 份行业研究报告：覆盖多领域实践与趋势
报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容，涵盖：
- 职业趋势：《AI + 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》；
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3. 600+套技术大会 PPT：听行业大咖讲实战
PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会，包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践：
- 安全方向：《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级（腾讯代码安全实践）》；
- 产品与创新：《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式：构建 AI 产品》；
- 多模态与 Agent：《Step-Video 开源模型（视频生成进展）》《Agentic RAG 的现在与未来》；
- 工程落地：《从原型到生产：AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。
二、求职必看：大厂 AI 岗面试 “弹药库”，300 + 真题 + 107 道面经直接抱走
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1. 107 道大厂面经：覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位
面经整理自 2021-2025 年真实面试场景，包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题，每道题都附带思路解析：
2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点
针对大模型专属考题，从概念到实践全面覆盖，帮你理清底层逻辑：
3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题
专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案，比如让很多人头疼的 “复读机问题”：
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三、路线必明： AI 大模型学习路线图，1 张图理清核心内容
刚接触 AI 大模型，不知道该从哪学起？这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点，不用再盲目摸索！
路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。
L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代
L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。
L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊
L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。
L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计
L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。
L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署
L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。
L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】
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