前言

在过去几年，随着大语言模型（LLM）的快速发展，我们不仅能够生成文本、翻译语言、解答问题，更有能力让模型“思考、行动并与外部世界交互”。然而，要将这些能力真正落地为可用的智能体（Agent），仅仅依赖现成框架或提示工程是不够的——理解底层原理、掌握完整实现路径，才是打造可靠、可扩展、可控智能体的关键。

本课程的目标，就是带你 从零实现一个现代大模型智能体，覆盖从推理链、工具系统到长期记忆、多智能体协作的完整流程。我们精心设计了课程章节(暂定)，让学习路径自然递进，帮助你逐步掌握每一项核心能力：

1. 基础与原理
   从第 1 章开始，我们将探讨为什么需要从零实现智能体，以及现有框架的局限和“Prompt 工程 ≠ Agent 工程”的核心概念。第 2 章到第 4 章，会为你搭建统一的 LLM 调用层、工具系统，以及基础 Agent 框架，让你掌握可扩展的底层组件。
2. 推理与行动能力
   第 5 章到第 11 章，课程重点讲解各种智能体核心模式：
   • Chain-of-Thought（CoT）：显式与隐式推理链
   • ReAct：推理与工具调用协同
   • Tree-of-Thought（ToT）：多路径搜索式推理
   • Plan-and-Execute / ReWOO：规划执行与去推理化工具链
   • Self-Consistency / Reflexion：逻辑自洽与自我反思
     每章都配有可运行代码示例，让你从理论直接过渡到实践。
3. 知识增强与长期能力
   第 12 章到第 13 章，将讲解如何接入外部知识（RAG）以及建立长期记忆系统，使智能体能够应对复杂、多轮、跨任务的应用场景。
4. 高级协作与多智能体系统
   最后，第 14 章会介绍多智能体协作（A2A / MCP），帮助你理解如何通过角色分工、协同规划和扩展工具接口，让多个智能体协作完成更大规模的任务，实现真正的“系统级智能”。

本课程的大纲设计遵循 “从零到全栈、从推理到执行、从单体到协作” 的学习逻辑，每一章不仅讲解核心原理，还提供可运行示例代码，让你能够：

• 理解每种 Agent 模式的核心思想与适用场景
• 掌握从推理链到工具调用的完整实现流程
• 能够扩展、定制并组合各类 Agent 模式
• 为未来多智能体协作、RAG 增强以及生产级部署打下坚实基础

通过本课程的学习，你将不仅能够“使用”大模型智能体，更能够 构建属于你自己的可控、高效、可解释的智能体系统。

章节简介

第 1 章：为什么从零实现大模型智能体

内容包括：

• Agent 的本质（推理链 + 工具调用 + 记忆 + 规划）
• 现成框架（LangChain / AutoGPT）的问题与局限
• 为什么必须掌握底层实现
• “Prompt 工程 ≠ Agent 工程”
• 教程整体目标与最终效果

第 2 章：统一的 LLM 调用层（ChatOpenAI）

内容包括：

• 标准化 Completion 接口
• OpenAI Python SDK 封装（仅支持兼容 OpenAI API 的模型协议）
• Message 类封装输入输出，实现 role、content、timestamp 和 metadata 管理
• 可运行代码：ChatOpenAI + Message

第 3 章：从零实现可扩展工具系统（Tools）

内容包括：

• 工具注册机制
• OpenAI Functions / JSON Schema 兼容
• 参数解析与校验
• 工具执行器与安全沙箱
• 可运行代码

第 4 章：基础 Agent 框架与消息系统

内容包括：

• Agent 循环（think → act → observe）
• State 统一结构
• 信息流与中间状态记录
• 响应格式与多轮逻辑
• 可运行代码：BaseAgent

---

第 5 章：Chain-of-Thought（CoT）核心实现

内容包括：

• 显式 vs 隐式 CoT
• CoT 最佳提示模板
• 可控 CoT（限定 token、限定步骤）
• 用 JSON 输出结构化推理链
• 可运行代码：CoTAgent

---

第 6 章：ReAct —— 推理 + 工具调用的协同模式

内容包括：

• ReAct 的核心思想
• 推理链与 Action 分离
• Action/Observation 循环
• 工具错误恢复与重试
• 可运行代码：ReActAgent

第 7 章：Tree-of-Thought（ToT）搜索式推理

内容包括：

• 单步思维 vs 多路径搜索
• 深度/宽度 的思维树展开
• 节点评分与剪枝策略
• ToT 与工具调用结合
• 可运行代码：TreeOfThoughtAgent

第 8 章：Plan-and-Execute（规划执行）智能体

内容包括：

• Planner 生成任务分解
• Executor 执行子任务
• ReAct 与 Plan&Execute 的区别
• 层级任务规划（HTN）
• 可运行代码：PlanExecuteAgent

第 9 章：ReWOO —— 去推理化的工具链编排

内容包括：

• Why Not Reason：拒绝长推理链
• Evidence → Plan → Answer 流程
• 防幻觉机制
• ReAct vs ReWOO 使用场景
• 可运行代码：ReWOOAgent

第 10 章：Self-Consistency（自洽采样）

内容包括：

• 多样化 CoT 的生成
• 投票、聚合策略
• 为什么能提升逻辑推理能力
• 与 ToT 的对比
• 可运行代码：SelfConsistencyAgent

第 11 章：Reflexion（反思式智能体）

内容包括：

• 自我评价（Critic）
• 失败案例记忆
• 反思提示生成
• 回合式改进机制
• 可运行代码：ReflexionAgent

---

第 12 章：RAG —— 为智能体接入外部知识

内容包括：

• 检索器实现（BM25 / Embedding）
• 查询改写与多跳检索
• RAG 与 CoT/ToT 的结合
• 工具化检索接口
• 可运行代码：RAGRetriever + RAGAgent

第 13 章：Memory —— 长期记忆系统

内容包括：

• 短期记忆 vs 长期记忆
• 向量记忆库
• 任务上下文提取
• 多轮会话记忆复用
• 可运行代码：MemoryManager

---

第 14 章：多智能体协作（A2A / MCP）

内容包括：

• Agent 间通信协议
• 角色分工
• 多 Agent 协同规划
• 用 MCP 实现强扩展工具接口
• 可运行代码：MultiAgentExecutor