从零构建 AI Native Agent 实战指南

在人工智能浪潮的推动下，智能体 (Agent) 已成为连接大语言模型 (LLM) 与现实世界复杂任务的关键桥梁。Datawhale 社区推出的系统性学习教程《从零开始构建智能体》，旨在为开发者提供一条从基础理论到实际应用的清晰路径，帮助大家全面掌握智能体系统的设计与实现精髓。

当前，业界对于智能体的构建主要呈现出两种不同的范式。一派是以 Dify、Coze、n8n 为代表的软件工程类智能体。这类工具的本质是流程驱动的软件开发，其核心是将大语言模型作为数据处理的后端，通过可视化的编排工具来定义工作流。虽然它们极大地降低了应用开发的门槛，但其内核更接近于传统软件工程的自动化与集成。另一派则是真正意义上的 AI 原生 (AI Native) 智能体。这类智能体以人工智能为核心驱动力，其设计思想、架构范式都围绕 LLM 的认知与决策能力展开，能够更灵活地理解、规划并执行复杂任务。

本教程的核心目标，正是带领学习者深入理解并亲手构建后者——真正的 AI Native Agent。我们相信，仅仅停留在使用现成框架的层面是远远不够的。因此，教程将引导你穿透各类框架的表象，直抵智能体的核心原理。你将首先系统性地理解智能体的基本概念、发展历史以及如 ReAct、CoT 等经典范式，为后续的实践打下坚实的理论基础。

在掌握了核心原理之后，教程将进入实践环节。你将学习如何运用当前热门的低代码平台和智能体代码框架来快速搭建应用原型。然而，教程的精华在于其“从零构建”的深度实践部分——HelloAgents。在这一部分，你将基于 OpenAI 的原生 API，亲手从零开始搭建一个属于自己的、可扩展的智能体框架。这个过程将让你透彻理解智能体内部的每一个组件是如何协同工作的。

构建一个功能完备的智能体远不止调用 API 那么简单，它涉及一系列高级的系统性技术。教程将一步步引导你实现关键的智能体组件，包括精心设计提示词以进行上下文工程 (Context Engineering)、为智能体赋予记忆 (Memory) 能力使其能够进行多轮对话、定义智能体之间的通信协议 (Protocol)，以及如何科学地评估 (Evaluation) 智能体的性能。这些技能是构建鲁棒、可靠智能体系统的基石。

为了将所学知识融会贯通，教程安排了丰富的实战项目。你将有机会开发如智能旅行助手、赛博小镇模拟等综合性的真实案例，在解决实际问题的过程中巩固技能。此外，对于希望深入前沿研究的开发者，教程还涵盖了智能体强化学习 (Agentic RL) 相关内容，带你实践从监督微调 (SFT) 到群体相对策略优化 (GRPO) 的模型训练全流程。

无论你是希望转型为 AI 应用开发者，还是准备投身于智能体领域的研究，本教程都为你提供了全面的知识储备。教程最后还贴心地准备了智能体相关的求职面试问题解析，帮助你更好地应对职业挑战。最重要的是，这一切内容均由 Datawhale 社区开源提供，完全免费，期待你加入社区，与众多学习者共同成长，完成从大语言模型“使用者”到智能体系统“构建者”的蜕变。

原文链接： 从零开始构建智能体