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README

第 1 章 · Agent 基礎知識

Agent = LLM + 上下文 + 工具;Harness 工程才是競爭力

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如何閱讀實驗

正文用短小的機制 skeleton 說明控制流;實驗目錄放完整的 SDK 適配、日誌、測試與驗收證據,不需要逐行讀完每個檔案。

  • Starter: 先讀目標、最小指令與驗收條件;可從 context;
  • Builder: 沿著入口、核心迴圈、狀態/訊息 schema、工具與驗證器閱讀。
  • Maintainer: 最後再看測試、證據 manifest、失敗處理、回滾路徑與 provider adapter。

第一次閱讀可先跳過憑證載入、展示層和 provider 相容層;要重現數字時再回來查看。

配套專案

編號 專案 型別 一句話說明
1-1 context 系統性消融實驗展示 Agent 上下文各元件的重要性;支援 SiliconFlow Qwen、字節 Doubao、月之暗面 Kimi 等多提供商
1-2 web-search-agent Kimi K3 模型即 Agent,具備基礎深度搜尋能力,能進行多輪搜尋和資訊整合
1-3 search-codegen GPT-5 原生工具整合,綜合利用網路搜尋與程式碼沙箱實現複雜分析
1-4 image-gen-workflow 具體/寬泛兩類需求 × 工作流(kimi-k3 改寫 + 通義萬相)與原生(Gemini / GPT-Image 2)雙路線真實對照:具體需求下原生更忠實(海報文案被改寫節點丟進負面詞),寬泛需求下改寫的場景具象化帶來想象力,但 GPT-Image 2 自己就能補觀點——適配層被模型內化的實證
7-1, 7-2 learning-from-experience 對比 Q-learning 與基於 LLM 的上下文學習,復現 Shunyu Yao 的 "The Second Half":LLM 以 250–400 倍樣本效率超越傳統 RL

專案型別說明

圖示 型別 含義
可獨立執行 本倉庫自帶完整程式碼,配置好 API Key 即可執行
📖 復現指南 依賴需自行 git clone外部倉庫(訓練框架、評測基準等)
🚧 設計文件 僅包含架構與實現方案,可執行程式碼仍在完善中