github.com/pguso/ai-agents-from-scratch
这个项目旨在教你从零开始构建AI智能体，并通过理解LLM及其工作原理来深入掌握如何创建高效的AI智能体。学习的核心目标是：
1️⃣理解LLM的工作原理：通过构建AI代理，你将了解LLM的加载、推理过程、模型的行为与输出控制等基本概念。
2️⃣AI智能体的构成：AI智能体由LLM、工具、模式等组成，项目将带你逐步掌握不同架构的智能体如何运行
3️⃣从框架构建到理解框架：通过重建LangChain和LangGraph核心部分，你将深入理解框架的工作原理，而非单纯地使用它们。

学习内容
阶段一：基础智能体构建
从加载LLM、提示响应到复杂推理，学习如何使用本地LLM和工具来实现智能体的功能，逐步掌握多任务处理、并行处理、流式响应等技术。
阶段二：框架实现与深度理解
完成基础阶段后，你将通过用JavaScript重新实现LangChain与LangGraph的核心概念来加深对框架的理解，重点在于理解而非构建新的框架。

完成这个学习项目后，你将能够：
从头构建一个工作中的AI智能体框架。
深入理解LangChain和LangGraph如何工作。
熟练掌握智能体的设计模式，如函数调用、工具定义、状态管理、推理模式等。

预期成果
理解LLM的无状态特性及如何管理上下文。
认识到系统提示和功能调用如何赋予LLM智能体能力。
掌握并行处理、推理模式等关键技术，能够调试和优化AI智能体。

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