bojieli/ai-agent-book

解決する課題

AIエージェントの分野における、理論的な理解と実践的なエンジニアリングの間のギャップを解消します。このプロジェクトは、Agent = LLM + Context + Tools という公式を用いて、基本的なLLMとの対話から、プロダクション環境に対応可能なエージェントの構築へと進むための包括的なガイドを提供します。

仕組み

このプロジェクトは、コンテキストエンジニアリングやRAGから、コーディングエージェント、モデルのファインチューニング、マルチエージェントの協調までをカバーする10章構成の書籍として構成されています。テキストには、92の実際的な実験とコード実装が添えられており、ブラウザ自動化、ロボット制御、自律コーディングなどの実世界でのアプリケーションを実証する70以上の独立して実行可能なプロジェクトが含まれています。

対象者

• エージェンティックなワークフローの実装を目指すAIエンジニアおよび開発者。
• エージェントの評価、ファインチューニング、およびマルチエージェントシステムに関心のある研究者。
• ハンズオンのコーディング実験を通じてAIエージェントの原理を学びたい学生や愛好家。

ハイライト

• 基礎からプロダクションまで、ライフサイクル全体をカバーする10の章。
• 92の付随する実験とコードサンプル。
• 中国語、英語、ロシア語、タミル語、ベトナム語、日本語による多言語サポート。
• MCPプロトコル、RAG、Sim2Realロボティクスなどの高度なトピックに関する実践的な解説。