इस प्रोजेक्ट के बारे में

Hello-Agents Datawhale समुदाय द्वारा संचालित एक खुले स्रोत एजेंट सिस्टम निर्माण ट्यूटोरियल है, जो शून्य से शुरू करते हुए सिद्धांत और व्यावहारिक अनुभव पर समान रूप से केंद्रित एक सीखने का मार्गदर्शक है, जो AI नेटिव एजेंट्स पर केंद्रित है न कि प्रक्रिया-आधारित सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग एजेंट्स पर। ट्यूटोरियल पाँच प्रमुख भागों में 16 अध्यायों में विभाजित है: पहले भाग में एजेंट परिभाषा, विकास इतिहास और बड़े लैंग्वेज मॉडल की मूल बातें समझाई जाती हैं; दूसरे भाग में ReAct, Plan-and-Solve, Reflection जैसे क्लासिक पैराडाइम लागू करने का मार्गदर्शन दिया जाता है, Coze, Dify, n8n जैसे low-code प्लेटफॉर्म और AutoGen, AgentScope, LangGraph फ्रेमवर्क्स का परिचय दिया जाता है, और HelloAgents फ्रेमवर्क को शून्य से बनाया जाता है; तीसरे भाग में memory और RAG, context engineering, MCP/A2A/ANP संचार प्रोटोकॉल, Agentic-RL (SFT से GRPO तक) और प्रदर्शन मूल्यांकन को कवर किया जाता है; चौथा भाग एक integrated case study है जिसमें intelligent travel assistant, DeepResearch Agent पुन: निर्माण, और cyber town social simulation शामिल हैं; पाँचवाँ भाग graduation project के लिए है। community contributions精选 में Agent interview questions summary और answers, context engineering补充, Dify comprehensive tutorial, Agent Skills और MCP comparison, GUI Agent और Web Agent practice, skill writing best practices, agent self-evolution, travel assistant post-training आदि जैसे विस्तृत सामग्री शामिल हैं। परियोजना online reading, PDF download और配套 कोड प्रदान करती है, और CC BY-NC-SA 4.0 लाइसेंस के तहत उपलब्ध है।