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bojieli/ai-agent-book

Libro gratuito y de código abierto en chino sobre principios de diseño e ingeniería de AI Agents, con 109 experimentos complementarios y versiones descargables en PDF y EPUB.

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hace 12 días

¿Qué es?

Este repositorio contiene el texto completo, las ilustraciones y el código complementario del libro «Deep Understanding of AI Agents: Design Principles and Engineering Practice». La fórmula central del libro es Agent = LLM + context + tools, y recorre diez capítulos, desde los fundamentos hasta la puesta en producción. Aborda la ingeniería de contexto, la memoria del usuario y RAG, el uso de herramientas mediante MCP, los agentes de programación, la interacción por voz y el uso de computadoras, la evaluación, el postentrenamiento de modelos, la mejora continua y la colaboración entre múltiples agentes.

El repositorio incluye el texto original en chino en Markdown, diagramas SVG y scripts de compilación para generar archivos PDF y EPUB. También ofrece traducciones comunitarias a más de una docena de idiomas y publica un lector en línea en GitHub Pages. Cada capítulo incluye experimentos ejecutables organizados como proyectos de Python que se pueden instalar con uv o pip; además, el apéndice enumera repositorios externos fijados a commits específicos para reproducir algunos experimentos.

El libro indica que la mayoría de los capítulos requieren pocos conocimientos previos: nivel intermedio de Python, experiencia usando productos de chat con LLM y conocimientos básicos de línea de comandos y Git. Solo el capítulo sobre postentrenamiento presupone conocimientos sólidos de matemáticas y machine learning.

Funciones clave

  • 01Diez capítulos sobre ingeniería de contexto, memoria y RAG, herramientas MCP, agentes de programación y sistemas multiagente.
  • 02109 experimentos complementarios organizados por capítulo, cada uno ejecutable como proyecto de Python.
  • 03Versiones descargables en PDF y EPUB, además de un lector en línea.
  • 04Texto original en chino en Markdown, con diagramas SVG y scripts de compilación para generar el libro.
  • 05Traducciones comunitarias a más de una docena de idiomas.

Casos de uso

  • Desarrolladores que buscan comprender de forma estructurada y basada en principios cómo crear AI Agents.
  • Ingenieros que desarrollan un agente de programación y quieren seguir los experimentos capítulo por capítulo.
  • Equipos que preparan conjuntos de evaluación y mejoran sus agentes a partir de los fallos, siguiendo el capítulo sobre evaluación.
  • Lectores que prefieren trabajar con el código mientras leen un libro técnico en chino.

Inicio rápido

  1. 1

    Instala las dependencias del chapter 1 con uv (Python 3.11–3.13)

    uv sync --locked --extra ch1
  2. 2

    Copia .env.example como .env y añade al menos una clave de API de un proveedor de modelos

  3. 3

    Ejecuta un experimento del chapter 1 desde la raíz del repositorio

    uv run python chapter1/context/main.py

Antes de usarlo

  • La mayoría de los experimentos llaman a proveedores de LLM, así que necesitas tu propia clave de API, que puede ser de pago.
  • Algunos experimentos necesitan dependencias de sistema adicionales, como navegadores, CUDA, FFmpeg u Ollama, y algunos componentes del chapter 8 requieren Python 3.12 o posterior.
  • Los experimentos complementarios incluyen repositorios externos que debes clonar manualmente en sus carpetas.

Temas

#ai-agent#llm#context-engineering#rag#mcp#multi-agent#coding-agent#book#agent#agent-memory

Preguntas frecuentes

¿Qué es ai-agent-book?
Libro gratuito y de código abierto en chino sobre principios de diseño e ingeniería de AI Agents, con 109 experimentos complementarios y versiones descargables en PDF y EPUB. Este repositorio contiene el texto completo, las ilustraciones y el código complementario del libro «Deep Understanding of AI Agents: Design Principles and Engineering Practice». La fórmula central del libro es Agent = LLM + context + tools, y recorre diez capítulos, desde los fundamentos hasta la puesta en producción. Aborda la ingeniería de contexto, la memoria del usuario y RAG, el uso de herramientas mediante MCP, los agentes de programación, la interacción por voz y el uso de computadoras, la evaluación, el postentrenamiento de modelos, la mejora continua y la colaboración entre múltiples agentes.
¿ai-agent-book es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
ai-agent-book es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿ai-agent-book sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de ai-agent-book fue el 8 oct 2026.
¿Para qué puedo usar ai-agent-book?
Desarrolladores que buscan comprender de forma estructurada y basada en principios cómo crear AI Agents. Ingenieros que desarrollan un agente de programación y quieren seguir los experimentos capítulo por capítulo. Equipos que preparan conjuntos de evaluación y mejoran sus agentes a partir de los fallos, siguiendo el capítulo sobre evaluación. Lectores que prefieren trabajar con el código mientras leen un libro técnico en chino.
¿Cómo se instala ai-agent-book?
Instala las dependencias del chapter 1 con uv (Python 3.11–3.13): uv sync --locked --extra ch1 Copia .env.example como .env y añade al menos una clave de API de un proveedor de modelos Ejecuta un experimento del chapter 1 desde la raíz del repositorio: uv run python chapter1/context/main.py
¿Dónde consigo ai-agent-book?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/bojieli/ai-agent-book

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

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