hello-agents

Hello-Agents es un sistema de tutoriales de código abierto para construir agentes inteligentes, desarrollado por la comunidad Datawhale. Se posiciona como una guía de aprendizaje que combina teoría y práctica desde cero, enfocándose en agentes nativos de IA en lugar de agentes impulsados por ingeniería de software basada en flujos. El tutorial se divide en cinco partes principales con dieciséis capítulos: La primera parte explica la definición de agentes, su historia y los fundamentos de los modelos de lenguaje grandes; la segunda parte guía al lector a través de la implementación de patrones clásicos como ReAct, Plan-and-Solve y Reflection, introduce plataformas low-code como Coze, Dify, n8n, y frameworks como AutoGen, AgentScope, LangGraph, además de construir desde cero el framework propio HelloAgents; la tercera parte cubre memoria y recuperación (RAG), ingeniería de contexto, protocolos de comunicación MCP/A2A/ANP, entrenamiento Agentic-RL (desde SFT hasta GRPO) y evaluación de rendimiento; la cuarta parte presenta casos integrales incluyendo asistente de viajes inteligente, réplica de DeepResearch Agent, y simulación social de CyberTown; la quinta parte corresponde a proyecto de graduación. El contenido destacado de la comunidad incluye resumen de preguntas de entrevista para agentes, ingeniería de contexto complementaria, tutorial paso a paso de Dify, comparación entre Agent Skills y MCP, práctica de GUI Agent y Web Agent, mejores prácticas para escribir skills, auto-evolución de agentes, y post-entrenamiento para el asistente de viajes. El proyecto ofrece lectura en línea, descarga en PDF y código de apoyo, bajo licencia CC BY-NC-SA 4.0.