bojieli/ai-agent-book

📚 什麼是 AI‑Agent‑Book？

AI‑Agent‑Book 是一本開源、多語言的教科書，系統介紹 AI代理 的理論與工程實務——即由大語言模型（LLM）、上下文（提示、記憶、知識庫）與外部工具所構成的系統。本書分為 10章，從基礎開始，逐步深入至多代理協作，每章皆配有 真實可執行的實驗（共109個），讓你親手實踐所學概念。

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🎯 適合誰？

• 希望獲得實戰指南以建構生產級代理的 實務者
• 尋找可重現實驗與基準參考的 研究者
• 偏好結構化學習路徑並能執行程式碼的 學生
• 對 代理 = LLM + 上下文 + 工具 公式感興趣，從提示工程到持續演進的 任何人

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🛠️ 核心功能

功能	你將獲得
完整教科書	10章內容涵蓋基礎、上下文工程、記憶/RAG、工具使用、編碼代理、多模態互動、評估、微調、終身學習、多代理協作。
109個配套實驗	每章均提供可執行的Python專案（Python 3.11–3.13），透過 uv sync --extra chX 或 pip 安裝。
多語言支援	核心中文稿件，以及社群翻譯的15種語言版本（英文、西班牙語、印尼語、阿拉伯語、繁體中文、俄語、泰米爾語、越南語、日語、土耳其語、韓語、匈牙利語、希伯來語、巴西葡萄牙語）。
PDF/EPUB下載	可離線閱讀的精美排版版本（PDF由Pandoc、XeLaTeX、ElegantBook生成）。
線上閱讀器	Web介面（https://bojieli.github.io/ai-agent-book/），支援章節摺疊、全文搜尋、直接跳轉實驗。
可擴展實驗生態	提供腳本，可克隆22個外部倉儲（如Claude快速入門、瀏覽器使用、XLeRobot、GAIA基準）以支援書中引用。
清晰的貢獻指南	開源授權（Apache-2.0）、問題模板、貢獻類型清單（內容、程式碼、翻譯、圖形）。
贊助與API密鑰	推薦LLM提供者（Kimi、GLM、SiliconFlow、DeepSeek、Atlas Cloud、Krill AI、OpenRouter），並為Krill AI用戶提供折扣碼。

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📂 倉儲結構（概覽）

• book/ – 中文版的Markdown原始碼（第1–10章、後記、前言）。
• book‑en/, book‑es/, … – 社群維護的翻譯版本。
• chapterX/ – 各章實驗子目錄（如 chapter1/context/）。
• EPUB.md – EPUB版本建構說明。
• docs/EXPERIMENT_STATUS.md – 跟蹤各實驗是否完全可用。
• LICENSE – Apache-2.0。

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🚀 如何執行一個實驗

# 安裝UV套件管理器（可選但推薦）
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 同步第1章的相依性（可替換為ch2 … ch10）
uv sync --locked --extra ch1

# 執行示範（pip安裝環境也可使用相同命令）
uv run python chapter1/context/main.py

所有實驗均需LLM API密鑰（設定於 .env 檔案或環境變數中）。每個實驗的README會列出其支援的具體提供者。

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📖 如何使用本書

1. 閱讀 – 直接在GitHub瀏覽章節，或透過線上閱讀器。
2. 執行 – 點擊各章的「實驗」連結，克隆並執行相關程式碼。
3. 迭代 – 修改程式碼、嘗試不同提示、更換模型或新增工具，深化理解。
4. 貢獻 – 修復錯字、優化圖表、新增實驗或翻譯章節。

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🙌 社群與支援

• 貢獻者 列在首頁；任何人都可提交PR或開啟Issue。
• 贊助：Krill AI為付費方案用戶提供折扣碼（ai-agent-book）。
• 討論：關於實驗、缺失相依性或翻譯協助的問題，主要在Issue中討論。

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🎓 TL;DR

AI‑Agent‑Book 是一本免費、多語言的教科書，搭配一套完整的可重現Python實驗，教你如何設計、建構、評估與演化LLM驅動的代理。它不僅是理論，更是實務導向的學習資源，是希望親手接觸現代AI代理的任何人的理想入門選擇。