Hello-Agents：Datawhale 的系统性智能体学习教程

项目定位

Hello-Agents 是 Datawhale 社区的系统性智能体学习教程，副标题为《从零开始构建智能体》，主题是从基础理论到实际应用掌握智能体系统的设计与实现。原文把 Agent 构建分为两类：一类是 Dify、Coze、n8n 等以流程驱动软件开发为主、LLM 作为数据处理后端的软件工程类 Agent；另一类是 AI Native Agent，即真正以 AI 驱动的智能体。教程的目标是帮助读者深入理解并构建后者。

前置条件与适用人群

原文建议读者具备基础 Python 编程能力，并对大语言模型有概念性了解（例如知道如何通过 API 调用 LLM）。教程重点是应用与构建，不要求深厚的算法或模型训练背景。适合 AI 开发者、软件工程师、在校学生及自学者。

章节结构

教程分五部分、共十六章，原文标注各章状态均为已完成：

• 第一部分（第 1～3 章）：智能体的定义、类型、范式与应用；从符号主义到 LLM 驱动的智能体发展史；Transformer、提示、主流 LLM 及其局限等大语言模型基础。
• 第二部分（第 4～7 章）：手把手实现 ReAct、Plan-and-Solve、Reflection 等经典范式；Coze、Dify、n8n 等低代码平台的使用；AutoGen、AgentScope、LangGraph 等主流框架的应用；从零构建智能体框架 HelloAgents（原文称其基于 OpenAI 原生 API 构建）。
• 第三部分（第 8～12 章）：记忆系统、RAG 与存储；上下文工程；MCP、A2A、ANP 等通信协议解析；从 SFT 到 GRPO 的 LLM 训练实战；核心指标、基准测试与评估框架。
• 第四部分（第 13～15 章）：智能旅行助手（MCP 与多智能体协作）、自动化深度研究智能体、赛博小镇（Agent 与游戏结合）。
• 第五部分（第 16 章）：毕业设计，构建完整的个人多智能体应用，并展望未来方向。

配套资源

项目在 code 文件夹提供配套代码；支持在线阅读，也提供 PDF 版本下载（原文说明 PDF 预先添加了不影响阅读的 Datawhale 开源标志水印）。此外还有社区贡献的 Extra-Chapter 系列，涵盖面试题、上下文工程补充、Dify 操作流程、环境配置、Skill 写作、GUI Agent 与 Web Agent 科普等内容。

维护状态与限制

原文提到 HelloAgents 框架已更新 V1.0.0 版本并会继续完善，视频课程将陆续放出。原文出现“2026 年 5 月更新学习路线”的规划表述，属于项目方计划，不应视作当前时间或已发生的事实。教程采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议。