💻 Agent Craft
智能体开发教学库 | A beginner-friendly guide to building AI agents
🔥 从零开始上手agent智能体，掌握langchain、rag、prompt、langgraph等核心技术栈
本仓库专注于 AI Agent 开发的学习与实践，通过系统化的案例和详细的代码注释，帮助开发者快速掌握从基础LLM调用到复杂Agent构建的完整技能栈。
💡 项目将持续更新，目标是构建一个系统、实用的 AI Agent 学习案例库。
📘 本仓库开箱即用，仅需配置 API_KEY。
✍️ 代码可与博客配套使用，博客会重点讲解Agent知识构建与流程解析。
博客同步发布：
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🙋♂️ 技术交流 / 更新 / 答疑：微信 a19731567148（备注 GitHub）
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| 仓库 | 博客 | 技术栈 | 知识点 | 难度 |
|---|---|---|---|---|
| 01 Agent 入门 & 快速运行 | 🏠 | 基础LLM | Agent概念 | ⭐ |
| 02 LLM基础与调用 | 🏠 | LLM/API调用/Prompt | 调用模型接口、初识prompt、多轮对话 | ⭐ |
🚀 快速开始
1️⃣ 环境准备
# 克隆项目
git clone https://github.com/Annyfee/agent-craft.git
cd agent-craft
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
2️⃣ API Key 配置
# 复制环境变量模板
cp .env.example .env
在 .env 文件中配置：
OPENAI_API_KEY=your_deepseek_api_key_here
💡 获取API Key: 访问 DeepSeek官网 注册并获取API Key
3️⃣ 运行示例
python "01 Agent 入门 & 环境搭建/Agent-demo.py"
📚 学习路径
🎯 第一章：Agent 入门 & 快速运行
- 核心技能: 运行Agent-demo
- 学习目标: 了解Agent是什么，怎么用
- 技术要点: 环境配置
🎯 第二章：LLM基础与调用
- 核心技能: 多轮对话Agent构建
- 学习目标: 实现智能对话系统
- 技术要点: 对话历史、上下文管理、角色设定
🤝 贡献指南
欢迎贡献代码 / 提交 Issue / Pull Request
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