ai-agent-book 精选快照（<2MB 代码与文档，来自 github.com/bojieli/ai-agent-book）

2026-08-20 13:12:50 +00:00
commit b119135836
10275 changed files with 3284984 additions and 0 deletions
@@ -0,0 +1,31 @@
+# Глава 1 · Основы агентов
+
+> Отталкиваясь от новой парадигмы «модель как агент», формулирует базовую формулу **Агент = LLM + Контекст + Инструменты** и вводит harness-инженерию — все инженерные возможности за пределами модели и есть настоящее конкурентное преимущество.
+
+← [К оглавлению](../docs/ru/README.md) · 📖 [Читать главу](../book-ru/chapter1.md)
+
+## Как читать эксперименты
+
+В основном тексте короткие скелеты механизмов объясняют поток управления; в каталогах экспериментов находятся полные адаптеры SDK, журналы, тесты и приёмочные доказательства. Читать каждый файл построчно не требуется.
+
+- **Starter:** Начните с цели, минимальной команды и условий приёмки; начните с [context](context/);
+- **Builder:** Проследите точку входа, основной цикл, схему состояния/сообщений, инструменты и проверяющий модуль.
+- **Maintainer:** Затем изучите тесты, манифесты доказательств, обработку сбоев, откат и адаптеры провайдеров.
+
+При первом чтении можно пропустить ключи, слой представления и совместимость провайдеров; вернитесь при воспроизведении чисел.
+
+## Сопутствующие проекты
+
+| Эксп. | Проект | Тип | Описание |
+| :--: | --- | :--: | --- |
+| 1-1 | [context](context/) | ✅ | На систематических абляционных экспериментах показывает важность различных компонент контекста агента. Поддерживает несколько провайдеров LLM (SiliconFlow Qwen, ByteDance Doubao, Moonshot Kimi), позволяя настраивать разные режимы контекста и наблюдать изменение поведения агента. |
+| 1-2 | [web-search-agent](web-search-agent/) | ✅ | Реализует агента с базовой возможностью глубокого поиска — многораундовый поиск и интеграция информации. |
+| 1-3 | [search-codegen](search-codegen/) | ✅ | Строит агента с базовыми возможностями глубокого поиска и песочницы кода, применяя веб-поиск и исполнение кода для сложного анализа. |
+| 7-1, 7-2 | [learning-from-experience](learning-from-experience/) | ✅ | Сравнивает традиционное обучение с подкреплением (Q-learning) с обучением в контексте на основе LLM, воспроизводя ключевые выводы из эссе Shunyu Yao «The Second Half». На игре-поиске сокровищ показывает, как LLM превосходит традиционный RL по эффективности выборки в 250–400 раз. |
+## Типы проектов
+
+| Значок | Тип | Значение |
+| :--: | --- | --- |
+| ✅ | **Автономный** | Полный код в этом репозитории, запускается после настройки API-ключа |
+| 📖 | **Гайд по воспроизведению** | Подробный документ, зависящий от **внешних репозиториев** через `git clone` |
+| 🚧 | **Проектный документ** | Только архитектура/план реализации, рабочий код ещё в разработке |