项目简介
Hello-Agents 是 Datawhale 开源社区出品的系统性智能体（AI Agent）中文实战教程——《从零开始构建智能体》，16 章内容从智能体原理、经典范式（ReAct / Plan-and-Solve / Reflection）一路讲到自研 Agent 框架、记忆与 RAG、MCP 通信协议、Agentic RL 训练与多智能体综合项目，目标是带你从大语言模型的”使用者”蜕变为智能体系统的”构建者”。目前已斩获 69,381 Stars，并曾登顶 GitHub Trending，是当下最热门的中文 Agent 学习资源之一。
与 Dify、Coze、n8n 这类”流程驱动”的低代码 Agent 平台不同，Hello-Agents 的重心是教你构建 AI 原生（AI Native）智能体——真正以 LLM 推理驱动决策的 Agent。教程配套自研轻量框架 HelloAgents（基于 OpenAI 原生 API 从零实现），让你兼具”用轮子”与”造轮子”的能力。
安装要求和过程
环境要求
- Python 3.10+（具备基础 Python 编程能力即可，无需模型训练背景）
- 任意一个 LLM API Key（OpenAI 兼容接口，如 DeepSeek、通义千问、GLM 等国产模型均可）
- 可选：Jupyter Notebook / VS Code，用于运行配套代码
快速开始
# 1. 克隆仓库（含全部 16 章文档 + 配套代码）
git clone https://github.com/datawhalechina/hello-agents.git
cd hello-agents
# 2. 安装自研教学框架 HelloAgents（V1.0.0）
pip install helloagents
# 3. 配置模型 API（OpenAI 兼容接口均可）
export LLM_API_KEY="your-api-key"
export LLM_BASE_URL="https://api.deepseek.com/v1"
# 4. 跟随章节运行 code/ 目录下的配套代码
不想装环境？可直接在线阅读：国内加速站 | GitHub Pages；官方还提供带 Datawhale 水印的免费 PDF 版本下载。
核心功能
- 16 章完整学习路径：五大部分层层递进——智能体与 LLM 基础 → 亲手实现 ReAct / Plan-and-Solve / Reflection 经典范式 → 记忆·RAG·上下文工程·通信协议等高级技术 → 综合案例 → 毕业设计，每章配可运行代码。
- 自研教学框架 HelloAgents：不依赖任何重型框架，基于 OpenAI 原生 API 从零构建 Agent 框架，穿透 LangGraph / AutoGen 等框架表象理解底层原理。
- Agentic RL 训练实战：第十一章覆盖从 SFT 到 GRPO 的 LLM 训练全流程，是少有的把”训练智能体模型”讲透的中文教程。
- MCP / A2A / ANP 协议解析：系统讲解智能体通信协议，配合智能旅行助手案例演示 MCP 与多智能体协作的真实应用。
- 丰富的 Extra 番外篇：Agent 面试题总结、GUI Agent / Web Agent 实战、Agent Skills 与 MCP 对比、Agent 自进化、Skill 写作最佳实践等 13+ 篇社区共创内容持续更新。
典型使用场景
- 系统学习 Agent 开发的工程师/学生：按五大部分循序渐进，从手写 ReAct 循环到构建自己的多智能体应用，毕业设计产出可写进简历的完整项目；番外篇的 Agent 面试题总结对求职者尤其实用。
- 复现深度研究智能体（DeepResearch Agent）：第十四章手把手复现自动化深度研究智能体，理解 OpenAI Deep Research 类产品的任务规划、搜索、综合报告全链路。
- 构建多智能体模拟应用：第十五章”赛博小镇”将 Agent 与游戏结合，模拟社会动态，是学习 Generative Agents（斯坦福小镇）范式的中文最佳实践入口。
推荐理由
市面上 Agent 教程要么是框架 API 说明书，要么是零散博客，而 Hello-Agents 是我见过体系最完整的中文 Agent 教程：它不满足于教你调用 LangGraph，而是带你从零造一个框架出来——这种”造轮子”式学习对建立底层直觉极其有效。内容覆盖也足够前沿：上下文工程、MCP 协议、GRPO 训练、Agent 自进化这些 2025-2026 年的热点全部收录，且持续更新。Datawhale 社区运营成熟，配套读者群、视频课共创、社区精选投稿一应俱全，完全免费开源。一周内 Star 从 1 万飙到近 7 万足以说明其质量。给想在”Agent 元年”入场的中文开发者：这就是那本该收藏的教科书。
下载地址
- GitHub 仓库：https://github.com/datawhalechina/hello-agents
- 在线阅读（国内加速）：https://hello-agents.datawhale.cc
- 在线阅读（GitHub Pages）：https://datawhalechina.github.io/hello-agents/
- PDF 下载：GitHub Releases | Datawhale 国内下载
- 自研框架 HelloAgents：https://github.com/jjyaoao/helloagents
项目数据：69,381 Stars | 语言：Python / Markdown | 出品：Datawhale 开源社区（数据截至 2026-07-29）
