hello-agents

Hello-Agents est un tutoriel open-source construit par la communauté Datawhale pour la construction de systèmes agents, positionné comme un guide d'apprentissage allant de zéro avec théorie et pratique égales, se concentrant sur les agents IA natifs plutôt que sur les agents de type logiciel pilotés par des processus. Le tutoriel est divisé en cinq grandes parties contenant seize chapitres : la première partie présente la définition des agents, leur histoire et les bases des grands modèles de langage ; la deuxième partie guide le lecteur à implémenter les paradigmes classiques ReAct, Plan-and-Solve, Reflection, présente les plateformes low-code Coze, Dify, n8n et les frameworks AutoGen, AgentScope, LangGraph, et construit de zéro le framework personnalisé HelloAgents ; la troisième partie couvre la mémoire et le retrieval (RAG), l'ingénierie du contexte, les protocoles de communication MCP/A2A/ANP, l'entraînement Agentic-RL (de SFT à GRPO) et l'évaluation des performances ; la quatrième partie présente des cas pratiques complets incluant assistant de voyage intelligent, reproduction de DeepResearch Agent, simulation sociale CyberTown ; la cinquième partie concerne le projet de fin d'études. Les contributions sélectionnées de la communauté incluent une synthèse des questions d'entretien et réponses sur les agents, un complément sur l'ingénierie du contexte, un tutoriel complet sur Dify, une comparaison Agent Skills vs MCP, des réalisations pratiques GUI Agent et Web Agent, les meilleures pratiques d'écriture de Skill, l'auto-évolution des agents, le post-entraînement de l'assistant de voyage, et d'autres contenus étendus. Le projet offre une lecture en ligne, un téléchargement PDF et du code配套, sous licence CC BY-NC-SA 4.0.