NirDiamant/GenAI_Agents

50+ tutorials and implementations for Generative AI Agent techniques, from basic conversational bots to complex multi-agent systems.

📚 什么是 GenAI Agents？

一个精选的 Jupyter 笔记本库，引导您使用 LangChain、LangGraph、AutoGen 和 MCP 等流行框架构建 生成式 AI 代理。该仓库从非常简单的“与模型对话”机器人开始，扩展到多代理系统，这些系统可以摄取文档、规划旅行行程、批改论文、生成音乐，甚至管理灾难响应数据流。每个笔记本都是一个自包含的教程——代码、解释和可运行的示例——因此您可以复制、修改并在本地进行实验。

🎯 该仓库教授的核心概念

级别	您将学到什么
初学者	使用 LangChain 的提示驱动对话代理、基本问答、数据分析笔记本。
框架	如何使用 LangGraph（LLM 的状态图）和模型上下文协议构建可重用的代理工作流，以集成外部工具。
教育	多代理学术助手（论文审阅、笔记记录、费曼式学习）。
商业	客户支持机器人、合同分析助手、项目经理助手、自动化测试代理。
创意	文本转 GIF、TTS 诗歌、AI 作曲、表情包生成器、互动谋杀悬疑游戏。
分析	记忆增强聊天、互联网搜索摘要器、自我改进代理、多代理研究团队、代码修复工具。

🛠️ 里面有什么？

57+ 个笔记本（持续增长），涵盖广泛的代理类型。
框架无关 示例：大多数使用 LangChain 进行快速原型开发；许多展示 LangGraph 用于更结构化、有状态的工作流；少数使用 AutoGen 用于协作研究代理。
特色教程 – 文档摄取代理（LangGraph），将 Office 文件转换为 LLM 就绪的 Markdown，并基于上传内容回答接地问题。
实用笔记本，测量“读取与写入”的能源成本，演示代理的内部循环，并展示如何连接外部 API。

🚀 如何开始

克隆仓库 并安装所需的 Python 包（笔记本列出了它们的 requirements.txt）。
在 VS Code、JupyterLab 或 Google Colab 中打开任何笔记本。
按照逐步的 Markdown 单元格操作——它们解释理论、显示代码，并包含一个 “运行” 链接，在托管环境中执行笔记本。
将占位符 API 密钥替换为您自己的 LLM 提供商（OpenAI、Anthropic 等），然后开始实验。

🤝 社区与支持

欢迎贡献 – 参见 CONTRIBUTING.md 了解添加新代理或改进文档的指南。
活跃的 Discord、Reddit (r/EducationalAI) 和 LinkedIn 频道，作者在其中分享更新、回答问题并发布新的视频讲解。
一份 新闻通讯（5 万+ 订阅者），宣布新教程和作者付费课程的偶尔折扣。

📺 额外学习资源

整个 README 中链接的简短 YouTube 讲解（例如，为什么 AI 使用这么多能源、AI 代理只是 while 循环）。每个视频都指向一个可运行的笔记本，重现演示。
一个付费的 “从提示到生产” 课程（可选），将仓库的材料扩展为全栈生产管道。

简而言之： GenAI Agents 是一个动手实践、开源的课程，适合任何想要从单轮聊天机器人转向功能齐全的多代理 AI 系统的人，提供可运行的代码和支持性社区。