《如何从零构建 7×24 小时 AI Agent》—— 拆解 30 万行真实 AI Agent 平台的技术书
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build-ai-agent-platform is an open-source ai agents skill for AI coding assistants such as Claude Code, Codex CLI, and ChatGPT, built by openkursar-flynn. 《如何从零构建 7×24 小时 AI Agent》—— 拆解 30 万行真实 AI Agent 平台的技术书. It has 64 GitHub stars.
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build-ai-agent-platform is primarily written in TypeScript. It is open-source under openkursar-flynn on GitHub, so you can review or fork the full source.
Yes. SkillsLLM lists many other AI Agents skills you can browse and compare side by side. Open the AI Agents category from the badge at the top of this page, or use the Related Skills and comparison links further down to weigh build-ai-agent-platform against similar tools.
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一本讲 AI Agent 系统设计思想的技术书。从问题出发,教设计原则,用 30 万行真实代码做案例。
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不是 AI 入门,不造概念,不是源码导读。
本书像《设计模式》一样,用一个真实项目(30 万行 TypeScript,开源 AI Agent 平台)作为贯穿全书的案例,讲 AI Agent 系统从引擎到调度到浏览器自动化的设计思想。每一节从一个具体问题开始——"上下文窗口塞满了怎么压缩才不丢关键信息""一个 7×24 跑的数字员工,凭什么会越用越聪明而不是越来越笨"——引出设计原则,再用真实代码验证。
你读完能拿走的不是"代码怎么写的",而是"我的项目遇到类似问题时该怎么想"。
Halo 可能不是最完美的参考实现——书里既展示做得好的设计决策,也展示务实的妥协和它们的代价。后者往往比前者更有教学价值。
13 章 + 前言 + 附录,从工程地基到 AI 引擎到浏览器自动化:
想理解 AI Agent 系统设计的开发者。 你有 1-3 年经验，能写业务代码，但没机会接触大型系统的架构决策——不是因为你学不会，是因为工作环境没有这个机会。你想知道：一个真正跑在生产环境的 Agent 系统，从引擎到调度到浏览器自动化，每一层是怎么设计的、为什么这样设计、放弃了什么方案。这本书像《设计模式》一样，从问题出发讲设计思想，用真实代码做案例，你读完能把这些思路用在自己的项目里。
正在构建 AI 工具但卡在"从能用到好用"的独立开发者。 你的原型跑起来了，但启动越来越慢、模块之间依赖混乱、多平台维护成本越来越高。这些不是 AI 特有的问题——它们是任何达到一定规模的系统都会遇到的工程问题。本书每一章讲的设计思想（运行时 Adapter、性能预算、分层隔离、命名空间迁移……）都可以直接应用到你的项目里，不依赖 Halo 的具体技术栈。
好奇"一个人加 AI 能做到什么程度"的人。 第十三章专门回答这个问题。不是鸡汤，是方法论：需求澄清的三步螺旋、AI 律法的三层抽象、交叉审查工作流——这些方法是我用来构建整个 Halo 的，也是用来写这本书的。
这本书和市面上大多数 AI Agent 书籍的主要区别在于：它是打开引擎盖讲的，不是在引擎盖外面讲的。 每一个设计决策都有对应的源码行、失败过的备选方案和明确的取舍理由。
| # | 章节标题 | 状态 |
|---|---|---|
| 序言 | 为什么写这本书 | ✅ |
| 第一章 | 全景 — AI 数字员工是什么 | ✅ |
| 第二章 | 地基 — 三端统一的应用架构 | ✅ |
| 第三章 | 大脑 — AI 引擎的工程化 | ⏳ |
| 第四章 | 兼容层 — 让大脑听懂所有语言 | ⏳ |
| 第五章 | 灵魂 — 数字员工的定义与管理 | ⏳ |
| 第六章 | 心脏 — 自主执行引擎 | ⏳ |
| 第七章 | 记忆 — 让数字员工越来越聪明 | ⏳ |
| 第八章 | 双手 — AI 浏览器的构建 | ⏳ |
| 第九章 | 嘴巴 — 通信与通知体系 | ⏳ |
| 第十章 | 面孔 — 前端交互工程 | ⏳ |
| 第十一章 | 盔甲 — 生产环境的稳定性保障 | ⏳ |
| 第十二章 | 市场 — App Store 与生态 | ⏳ |
| 第十三章 | 造物 — 一个人 + AI 如何构建 30 万行代码 | ⏳ |
| 附录 | 关键术语 / 源码导览 | ⏳ |
✅ 已发布 · ⏳ 待发布。Star + Watch 本仓库可订阅更新。
Flynn,全栈工程师,前腾讯文档高级工程师,2024 年率先落地国产通用 Agent,持有多项 AI 专利,Halo 项目作者。
| 类型 | 入口 |
|---|---|
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├── package.json
├── vercel.json
└── LICENSE
npm install
npm run dev # 本地预览,默认 http://localhost:5173
npm run build # 构建静态站
npm run preview # 预览构建产物
已配置 GitHub Pages + Actions 自动部署。
每次推送 main 分支,会自动触发 .github/workflows/deploy.yml,构建并发布到 GitHub Pages,通常 1-2 分钟内上线。
无需任何手动配置。
若未来需要迁移到 Vercel,仓库根目录保留了
vercel.json作为预设配置。
book/ 下的所有 Markdown):CC BY-NC-ND 4.0
.vitepress/ 配置、主题、构建脚本):MIT完整许可见 LICENSE。
本书拆解的项目 Halo 已完整开源:
https://github.com/openkursar/hello-halo
书中所有源码引用、架构讨论、设计决策均可在该仓库中验证。