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aa1143/NamiAgent

Tutorial en chino para crear desde cero un agente de IA mínimo en 11 lecciones, con un agente local ejecutable y una interfaz web.

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hace 8 días

¿Qué es?

NamiAgent es un tutorial para principiantes sobre cómo crear agentes de IA desde cero, acompañado de un pequeño agente local que puedes ejecutar. La idea central que enseña es un bucle while: llamar al modelo, ejecutar herramientas, escribir los resultados en el contexto y volver a llamar al modelo. Las lecciones parten de un bucle mínimo de unas 100 líneas y añaden una capacidad cada vez, como herramientas, permisos, gestión del contexto, Skills, MCP, subagentes, planificación y memoria a largo plazo. Una parte final explica cómo están estructurados Claude Code, Codex y otros agentes populares.

Cada directorio de lección contiene una versión completa y ejecutable del código en esa etapa, y las lecciones posteriores incluyen pruebas que se ejecutan con un modelo simulado, sin necesidad de una API key. El proyecto solo depende del paquete openai de Python y funciona con cualquier endpoint compatible con OpenAI; DeepSeek es el predeterminado. Al ejecutar `python web/app.py`, se abre una interfaz web local que muestra cada llamada al modelo, el texto de razonamiento, las invocaciones de herramientas y todo el contexto enviado al modelo, con solicitudes de confirmación antes de escribir archivos o ejecutar comandos.

El proyecto está pensado explícitamente como material educativo, no como un framework de producción, y sus propias notas de seguridad advierten que el modelo de permisos no protege frente a ataques deliberados.

Funciones clave

  • 01Enseña a crear un agente paso a paso en 11 lecciones, cada una con una versión ejecutable del código
  • 02Admite herramientas, confirmación de permisos, compresión del contexto y persistencia de sesiones
  • 03Incluye compatibilidad con clientes MCP mediante stdio y subagentes con contexto independiente
  • 04La interfaz web muestra cada llamada al modelo y a las herramientas, además del contexto completo de cada turno
  • 05Usa cualquier API compatible con OpenAI, con DeepSeek como opción predeterminada, y solo requiere el paquete openai como dependencia
  • 06Desde la lección 3, se incluyen pruebas que se ejecutan sin una API key

Casos de uso

  • Aprender desde cero cómo funcionan los bucles de agentes, las herramientas y la gestión del contexto
  • Leer el código junto con las lecciones para comparar etapas consecutivas
  • Ejecutar un pequeño agente local en un espacio de trabajo dedicado, con solicitudes de confirmación
  • Estudiar la estructura de los agentes comerciales de programación mediante los análisis incluidos

Inicio rápido

  1. 1

    Clona el repositorio

    git clone https://github.com/aa1143/NamiAgent.git
  2. 2

    Entra en el proyecto e instala las dependencias

    cd NamiAgent && pip install -r requirements.txt
  3. 3

    Configura la clave de API del modelo y crea el espacio de trabajo

    export API_KEY=你的模型密钥 && export NAMI_WORKSPACE=~/agent-workspace && mkdir -p $NAMI_WORKSPACE
  4. 4

    Ejecuta el agente de la lección 5

    cd lessons/lesson-05 && python agent.py

Antes de usarlo

  • Se necesita una clave de API del modelo; DeepSeek es la opción predeterminada.
  • El agente puede ejecutar comandos y leer o escribir archivos, por lo que debe ejecutarse en un espacio de trabajo dedicado.
  • Es un proyecto educativo, no un framework de agentes preparado para producción.
  • La documentación de docs/ está sujeta a la licencia CC BY-NC 4.0, que no permite el uso comercial.

En colecciones

Herramientas, skills y plugins para Claude CodeFrameworks y apps de agentes de IA open sourceServidores MCP

Temas

#ai-agent#llm#tutorial#python#mcp#function-calling#chinese#learning-resource#agent#claude-code

Preguntas frecuentes

¿Qué es NamiAgent?
Tutorial en chino para crear desde cero un agente de IA mínimo en 11 lecciones, con un agente local ejecutable y una interfaz web. NamiAgent es un tutorial para principiantes sobre cómo crear agentes de IA desde cero, acompañado de un pequeño agente local que puedes ejecutar. La idea central que enseña es un bucle while: llamar al modelo, ejecutar herramientas, escribir los resultados en el contexto y volver a llamar al modelo. Las lecciones parten de un bucle mínimo de unas 100 líneas y añaden una capacidad cada vez, como herramientas, permisos, gestión del contexto, Skills, MCP, subagentes, planificación y memoria a largo plazo. Una parte final explica cómo están estructurados Claude Code, Codex y otros agentes populares.
¿NamiAgent es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
NamiAgent es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿NamiAgent sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de NamiAgent fue el 30 oct 2026.
¿Para qué puedo usar NamiAgent?
Aprender desde cero cómo funcionan los bucles de agentes, las herramientas y la gestión del contexto Leer el código junto con las lecciones para comparar etapas consecutivas Ejecutar un pequeño agente local en un espacio de trabajo dedicado, con solicitudes de confirmación Estudiar la estructura de los agentes comerciales de programación mediante los análisis incluidos
¿Cómo se instala NamiAgent?
Clona el repositorio: git clone https://github.com/aa1143/NamiAgent.git Entra en el proyecto e instala las dependencias: cd NamiAgent && pip install -r requirements.txt Configura la clave de API del modelo y crea el espacio de trabajo: export API_KEY=你的模型密钥 && export NAMI_WORKSPACE=~/agent-workspace && mkdir -p $NAMI_WORKSPACE Ejecuta el agente de la lección 5: cd lessons/lesson-05 && python agent.py
¿Dónde consigo NamiAgent?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/aa1143/NamiAgent

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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