🤖 Agent Craft —— 从零构建全栈AI智能体

✅ 系统性开源教学项目，手把手带你用 Python 构建可运行的 AI Agent，涵盖 Prompt、LLM、LangChain、RAG、LangGraph、MCP 到部署发布全流程。

📘 项目简介

如果你正在学习 AI 智能体开发，却卡在“知道概念但不会动手”或“会调 API 但不懂原理”的阶段——
Agent Craft 就是为你设计的学习路径。

我们从最基础的 LLM 调用开始，一步步带你构建完整的 Agent 能力栈：

• 让模型调用外部工具（Function Calling）
• 接入私有知识库实现问答（RAG）
• 用 LangGraph 实现带状态、可调试的决策流程
• 整合记忆、工具与检索，打造真正可用的智能体

所有内容围绕两个原则展开：

• 💻 代码可运行：每个模块独立、注释清晰、本地一键复现
• 📖 原理可理解：配套 CSDN 博客详解设计思路与关键机制

💡 我们不重复造轮子，但也不止于调用框架——
而是在 LangChain、LangGraph 等主流工具中，看清 Agent 是如何思考、决策与行动的。

🧭 模块总览（15 模块）

💡 每个模块对应独立目录（含代码、说明与示例），可独立运行与学习。
🔥 已更新至 13 Streamlit 快速入门，持续更新中！

| 章节 | 模块 | 博客 | 核心关键词 | 难度 | |:-----------:|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------|:-----:| | 🏗️ 基础篇 | 01 Agent 入门 & 环境搭建 | 🏠 | OpenAI API | ⭐ | | | | | LLM API 调用 · prompt · 上下文记忆 | ⭐ | | | | | Function Call · 工具函数封装 | ⭐⭐ | | ⚙️ | | | LLM · Prompt · Chain · Memory | ⭐⭐ | | | | | Agents · 缓存 · 流式输出 | ⭐⭐⭐ | | | | | RAG概念 · Split · Embedding · FAISS · RAG 链 | ⭐⭐ | | | | | Chroma · Reranker · RAG工具化 · 集成 | ⭐⭐⭐ | | | | | Langgraph三要素 · LangSmith · ReAct · 提示词安全注入 | ⭐⭐⭐ | | | | | Human-in-the-Loop · Graph-as-a-Tool · Multi-Agent 多智能体编排 | ⭐⭐⭐⭐ | | 🧠 | | | Stdio · Streamable HTTP · FastMCP框架 · Transport通信 · 构建私有 MCP | ⭐⭐ | | | | | langchain-mcp-adapters框架 · 流式输出 · AsyncExitStack · 连接公共MCP | ⭐⭐⭐ | | | | | Swarm · Handoff · Agents SDK · 去中心化 ·“航空公司客服”项目 | ⭐⭐⭐⭐ | | 🏁 | | | Streamlit · st.chat_message · 异步事件流 · 会话持久化 · “智能客服驾驶舱” | ⭐⭐⭐ | | | 14 综合实战项目 | 🚧撰写中 | LangGraph + RAG + MCP + Streamlit + Vercel | ⭐⭐⭐⭐⭐ | | 🚀 | 15 部署上线与项目总结 | 🚧 | · · | ⭐⭐⭐ |