Hugging Face Agents 课程结构与内容概览

课程用途

这是一门围绕 AI 智能体（Agents）的免费课程，内容组织在 GitHub 仓库中，并通过 Hugging Face 学习平台发布。课程适合已具备 Python 和 LLM 基础知识的读者，目标是从智能体基础逐步过渡到完成带基准评测的期末项目。

内容结构

课程分为 4 个单元，另设奖励单元：

• 单元 0：课程欢迎、指引、所需工具与课程总览。
• 单元 1：智能体定义、LLM、模型家族树与特殊 token；奖励单元讲解如何为函数调用微调 LLM。
• 单元 2：AI 智能体框架概览，分别介绍 smolagents、LlamaIndex 和 LangGraph；奖励单元涉及可观测性与评估，即追踪和评估智能体。
• 单元 3：Agentic RAG 用例，介绍如何借助多种框架让智能体应对不同场景；奖励单元探索智能体与游戏的结合（以 Pokemon 为例）。
• 单元 4：期末项目，包括创建、测试和认证智能体，并提到学生结果的自动评估与排行榜。

参与与引用

来源表示欢迎贡献：小的拼写或语法问题可直接提交 PR；新增单元需先在仓库中开 issue 说明理由，再讨论是否合作。仓库提供了 BibTeX 引用格式，作者为 Burtenshaw、Thomas、Simonini、Paniego，年份标注为 2025。

限制与待核实

来源仅为课程 README 概览，未说明各单元的具体课时、难度、考核方式或证书细节；奖励单元在表格中的顺序编号存在不连续，实际学习路径需以课程站点为准。来源未给出课程更新时间，注册与访问链接由后台添加。