# Learn-LLM-Agent-Easily

**Repository Path**: coderwillyan/learn-llm-agent-easily

## Basic Information

- **Project Name**: Learn-LLM-Agent-Easily
- **Description**: Agent开发的介绍
- **Primary Language**: Python
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-05-23
- **Last Updated**: 2025-11-01

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 🤖 Learn LLM Agent Easily

> 从基础理论到项目实战，一站式掌握大模型智能体开发

## 🎯 项目简介

随着2024年成为"百模大战"的元年，2025年无疑开启了"**Agent元年**"。技术的焦点正从训练更大的基础模型，转向构建更智能、更具自主性的智能体应用。

当前，Agent 的构建主要呈现为两种路径：一派是以 Dify、Coze、n8n 为代表的软件工程类 Agent，其本质是流程驱动的开发模式，将大语言模型作为后端数据处理的核心组件；另一派则是真正以 AI 为核心的智能体，强调自主决策与环境交互，是更贴近“AI 原生”理念的 Agent 形态。

本开源教程旨在系统化地介绍LLM Agent（大模型智能体）的开发全流程，涵盖从基础概念到实际项目部署的完整知识体系。无论你是AI初学者还是有一定经验的开发者，都能通过本教程快速掌握Agent开发的核心技能。

## 🎯 项目特色

- **双路径学习**：涵盖软件工程驱动型Agent（Dify/Coze/n8n）和AI原生驱动型Agent两大技术路线
- **理论与实践结合**：每个概念都配有可运行的代码示例和实战项目
- **渐进式学习曲线**：从基础概念到高级应用，循序渐进构建知识体系
- **最新技术栈**：基于2025年主流Agent开发框架和工具链

## 📚 学习路线

### 第一部分：Agent基础理论

- **01_1 初识智能体**：Agent核心概念与架构介绍
- **01_2 智能体发展史**：从符号AI到现代Agent的技术演进
- **01_3 大语言模型基础**：LLM原理与关键技术
- **01_4 智能体经典范式构建**：ReAct、Plan-then-Execute等核心模式

### 第二部分：Function Calling实战

- 基于Qwen等开源模型的函数调用实战
- 工具集成与API调用最佳实践
- 错误处理与性能优化技巧

### 第三部分：AI低代码平台Agent开发

- Dify平台实战：可视化Agent构建
- 工作流设计与自动化部署
- 企业级应用案例解析

### 第四部分：AI原生Agent进阶实战

- 基于Pydantic AI的文件处理Agent
- LangChain框架深度应用
- MCP（Model Context Protocol）工具生态集成

## 🚀 快速开始

### 0. 环境要求

- Python 3.9+
- 至少8GB内存
- 支持CUDA的GPU（可选，推荐）

### 1. 克隆项目

```bash
git clone https://gitee.com/coderwillyan/learn-llm-agent-easily.git
cd learn-llm-agent-easily
```

### 2. 安装环境

```bash
conda create -n env_agent python=3.12 -y
conda activate env_agent
pip install ipykernel  
python -m ipykernel install --user --name=env_agent --display-name "Python 3 (env_agent)"

pip install -r requirements.txt
```

### 3. 运行第一个示例

```
# 进入Function Calling实操目录
cd 02_FunctionCalling实操

# 运行Qwen模型示例
jupyter notebook 1.qwen-vllm.ipynb
```

## 👥 贡献者

感谢所有为本项目做出贡献的开发者！

## 📄 许可证

本项目采用MIT许可证。详见[LICENSE](https://yuanbao.tencent.com/chat/naQivTmsDa/LICENSE)文件。

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**开始你的Agent开发之旅吧！** 如果有任何问题，欢迎在Issue中讨论交流。

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