欢迎加入 AI Agents 课程
欢迎来到当今 AI 领域最激动人心的主题：Agents！
本免费课程将带您完成从新手到专家的蜕变之旅，全面掌握 AI 智能体的理解、使用与构建技能。
首个单元将帮助您快速入门：
- 了解课程大纲。
- 选择学习路径：自主研修或认证课程。
- 获取认证流程与截止日期详情。
- 认识课程开发团队。
- 创建您的 Hugging Face 账号。
- 登录 Discord 服务，并与同学及导师互动。
开始学习之旅！
课程内容概览
在本课程中，您将：
- 系统学习 AI 智能体的理论架构、设计原理与实践应用
- 掌握主流 AI 智能体开发库的使用，包括 smolagents、LangChain 和 LlamaIndex
- 在 Hugging Face Hub 上发布您的 agents 并探索社区作品
- 参与挑战赛，在实战中与其他学员的 agents 进行性能对标
- 通过课程作业获取结业证书
此外！
在本课程结束时，您将理解智能体的工作原理，以及如何运用最新库和工具构建自己的智能体。
别忘了 立即报名课程！
（我们尊重您的隐私。收集邮箱仅用于在每单元发布时发送课程链接，并向您同步挑战动态与课程更新。）
课程结构
课程包含四大模块：
- 基础单元：系统学习智能体的核心理论知识。
- 实践环节：通过预配置环境的 Hugging Face Spaces，掌握如何用成熟的 AI 智能体库训练专属智能体。
- 应用案例作业：自选真实场景，运用所学知识解决实际问题。
- 终极挑战：让您的智能体与其他参赛者同台竞技，最终成绩将登上 排行榜（即将开放）。
本课程是持续进化的动态项目，您的反馈与贡献将推动课程迭代！欢迎通过 GitHub 提交问题与代码 参与建设，或在 Discord 社区展开讨论。
完成课程后，您可通过 反馈表单 提交宝贵建议。
课程大纲
以下是课程总体大纲，各单元发布时将附详细知识点列表。
| 章节 | 主题 | 描述 |
|---|---|---|
| 0 | 入门准备 | 配置课程所需的工具与平台环境 |
| 1 | 智能体基础 | 解析工具（Tools）、思维（Thoughts）、行动（Actions）、观测（Observations）及其格式，详解大语言模型 (LLMs)、消息结构、特殊标记与对话模板，演示基于 Python 函数的工具使用案例 |
| 1.5 | 拓展单元：微调一个适用于函数调用（Function Calling）的大语言模型 | 使用低秩适应（LoRA）对模型进行微调，使其在笔记本内执行函数调用（Function Calling） |
| 2 | 框架实践 | 探索主流智能体库的实现原理：smolagents、LangGraph、LlamaIndex |
| 2.5 | 扩展单元：智能体的可观测性和评估 | 了解如何追踪和评估智能体，使其为投入生产做好准备 |
| 3 | 应用案例 | 构建真实场景应用案例（欢迎有经验的智能体开发者通过 PR 贡献案例） |
| 4 | 期末大作业 | 针对选定基准测试开发智能体，用学员排行榜上的表现证明实力 |
除了主要教学大纲外，我们还提供 3 个扩展单元：
- 扩展单元 1：针对函数调用的 LLM 微调
- 扩展单元 2：智能体的可观测性和评估
- 扩展单元 3：游戏中的智能体——以 Pokemon 为例
例如，在扩展单元 3 中，你可以了解如何构建你自己的智能体，使其可以参加 Pokemon 对战游戏。
学习要求
参与本课程需具备以下基础：
- Python 基础语法能力
- 大语言模型（LLMs）基本认知（第 1 单元设有知识回顾环节）
所需工具
仅需准备两样物品：
- 一台可联网的电脑
- Hugging Face 账号：用于上传/加载模型与智能体、创建 Spaces。若未注册，可点击 此处 免费创建。
认证机制
您可选择旁听模式自由学习，或通过考核获取双轨认证：
旁听模式：可自由参与挑战与作业（无需告知我们）
认证模式（完全免费）：
- 基础认证：完成第 1 单元学习，适合希望掌握智能体前沿趋势的学习者
- 结业认证：需完成第 1 单元、任一应用案例作业及最终挑战
认证截止日期：所有考核作业需在 2025 年 7 月 1 日 前完成。
推荐学习进度
本课程每个章节设计为建议在 1 周内完成，每周约需投入 3-4 小时学习时间。
为帮助您更好地把握学习节奏，我们提供以下进度建议。
如何高效学习课程？
为帮助您获得最佳学习效果，我们提供以下建议：
- 加入 Discord 学习小组：群体学习往往事半功倍。加入我们的 Discord 服务器后，请先完成 Hugging Face 账户验证。
- 完成测验与实践作业：通过实践操作和自我检测是最高效的学习方式。
- 制定学习计划保持同步：您可参考下方的推荐进度表，或创建个性化学习计划。
关于我们
课程作者团队：
乔弗里·托马斯（Joffrey Thomas）
Hugging Face 机器学习工程师，拥有生产环境 AI 智能体开发部署经验，担任本课程首席讲师。
本·伯滕肖（Ben Burtenshaw）
Hugging Face 机器学习工程师，拥有多平台课程开发经验，致力于打造普惠型技术教育课程。
托马斯·西蒙尼尼（Thomas Simonini）
Thomas 是 Hugging Face 的机器学习工程师，主导开发了广受欢迎的 深度强化学习课程 和 游戏机器学习课程。他是智能体技术的忠实拥趸，并期待见证社区成员将构建的创新成果。
致谢
我们衷心感谢以下人士对本课程作出的宝贵贡献：
- Pedro Cuenca – 在课程材料审核中提供的专业指导
- Aymeric Roucher – 打造了惊艳的解码演示空间和最终智能体演示
- Joshua Lochner – 贡献了卓越的分词技术演示空间
- Quentin Gallouédec – 感谢他对课程内容的帮助
- David Berenstein – 感谢他对课程内容和主持提供的帮助
- 夏潇 (ShawnSiao) – 课程的中文翻译者
- Jiaming Huang – 课程的中文翻译者
问题反馈与课程改进
我们热烈欢迎您的贡献
- 若您在 notebook 中发现程序错误，请 提交问题报告 并详细描述问题现象。
- 若您希望优化课程内容，可直接 提交 Pull Request。
- 若您计划新增完整章节或单元，建议先 创建讨论议题 说明拟新增内容概要，以便我们提供协作指导。
仍有疑问？
欢迎加入我们的 discord server #ai-agents-discussions 频道 进行交流。
一切准备就绪，让我们启程探索吧。
小结
- 本课程从新手到专家系统讲授 AI 智能体，覆盖理论、框架（smolagents / LangChain / LlamaIndex）、应用案例与终极挑战。
- 提供旁听与双轨认证（基础认证、结业认证），认证作业需在 2025 年 7 月 1 日前完成。
- 学习前置仅需 Python 基础与 LLM 基本认知；工具仅需可联网电脑与 Hugging Face 账号。
- 建议每周 3-4 小时、约 1 周完成一章，并借助 Discord 社群与测验实践巩固。
- 课程为开源动态项目，欢迎通过 GitHub 与 Discord 参与共建。