深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践

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Agent = LLM + 上下文 + 工具——本书围绕这个核心公式，用 10 章把 AI Agent 从原理讲到工程实战。全书正文、配图、109 个配套实验全部开源，欢迎亲手把实验跑一遍。

📚 姊妹篇《深入理解 AI Infra：量化分析与系统设计》已开源发布，欢迎阅读：github.com/bojieli/ai-infra-book

要开发好基于模型的应用，还需要理解这类应用赖以运行的基础设施。姊妹篇讨论的就是支撑模型训练与推理的 AI Infra：参数和上下文状态存在哪里，计算怎样执行，多个加速器怎样协作。

📢 2.0 版变更（相较 1.4 版）：本仓库书稿版本已由 1.4 升级为 2.0。2.0 版将原第四章中的“异步交互”部分与原第九章中关于“多模态 Agent”的内容合并，重组为新的第六章“交互：观察与动作空间的扩展”。原第六章“Agent 的评估”、第七章“模型后训练”和第八章“Agent 的持续进化”依次后移一章，现分别为第七、八、九章。

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📑 内容速览（第 1–10 章）

全书围绕核心公式 Agent = LLM + 上下文 + 工具 展开，十章层层递进：