ai-agent

ai-agent-simplest

本目录用最少代码演示「对话 + 工具循环 + LLM」的 AI Agent 骨架，并说明如何从玩具脚本逐步进化到接近 Claude Code、OpenClaw 一类「在真实仓库里干活」的编程 Agent。

更完整的目录说明与进化路线见 ai-agent-simplest/README.md；原理（三循环、CoT/ToT、与代码对照）见 ai-agent-simplest.md。

文件一览

文件	说明
minimal_agent.py	最小可运行示例：双工具、自定义 `tool:` 文本协议、环境变量配置
simple-claude-code.py	读/列/编辑文件的「类 Claude Code」极简骨架
langchain_claude_code.py	LangChain 封装同一思路
langgraph_claude_code.py	LangGraph 封装同一思路
test_claude_agent_sdk.py	Claude Agent SDK 示例
deep_agent_claude_code.py	更深一层编排示例（规划、记忆或多步分解）
requirements.txt	Python 依赖
.env.example	环境变量模板（如 `ANTHROPIC_API_KEY`）
README.md	最小 Agent 五块组成、进化阶段、与 Claude Code/OpenClaw 对照
ai-agent-simplest.md	工作原理：人机对话 / Agent / LLM 三循环、ReAct、CoT/ToT

最小 Agent 五块（对照代码）

部分	作用	对应文件
对话状态	`system` + 多轮 `user` / `assistant`，工具结果写回上下文	`minimal_agent.py`、`simple-claude-code.py`
工具协议	单行 `tool: name({JSON})` 或厂商原生 function calling	各 `.py` 示例
工具注册与执行	名字 → 函数，解析参数并返回结果	`TOOL_REGISTRY` 等
双循环	外层人机多轮；内层「LLM → 工具 → 再 LLM」直到本轮结束	`run_*_loop`
LLM 客户端	单次 `messages.create` 等 API 调用	`execute_llm_call` 等

快速开始

cd ai-agent-simplest
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env
# 编辑 .env 填入 ANTHROPIC_API_KEY
python minimal_agent.py

AI-Agent-Tutorial

01-ai-agent-tutotial

01-AI Agent（智能体）教程.md

06-提示词工程(PromptEngineering).md

02-ai-agent-tools

[01-第一个 AI Agent.md](AI-Agent-Tutorial/02-ai-agent-tools/01-第一个 AI Agent.md)

[02-01-OpenClaw (Clawdbot) 教程.md](AI-Agent-Tutorial/02-ai-agent-tools/02-01-OpenClaw (Clawdbot) 教程.md)

[02-02-OpenClaw 一键部署.md](AI-Agent-Tutorial/02-ai-agent-tools/02-02-OpenClaw 一键部署.md)

02-03-RoxyBrowser(openclaw)教程.md

02-04-Manus(开源)智能体教程.md

[03-CrewAI 制作智能体.md](AI-Agent-Tutorial/02-ai-agent-tools/03-CrewAI 制作智能体.md)

[04-LangChain 制作智能体.md](AI-Agent-Tutorial/02-ai-agent-tools/04-LangChain 制作智能体.md)

[05-Claude Code入门教程.md](AI-Agent-Tutorial/02-ai-agent-tools/05-Claude Code入门教程.md)

0X-AI软件开发工具 ai-code-tools

[06-OpenCode 入门教程.md](AI-Agent-Tutorial/02-ai-agent-tools/06-OpenCode 入门教程.md)

[07-Agent Skills教程(含ClaudeCode Skills).md](AI-Agent-Tutorial/02-ai-agent-tools/07-Agent Skills教程(含ClaudeCode Skills).md)

[07-Agent Skills开放标准.md](AI-Agent-Tutorial/02-ai-agent-tools/07-Agent Skills开放标准.md)

[08-OpenCode Skills.md](AI-Agent-Tutorial/02-ai-agent-tools/08-OpenCode Skills.md)

[09-Qoder CLI.md](AI-Agent-Tutorial/02-ai-agent-tools/09-Qoder CLI.md)

[10-Trae Solo.md](AI-Agent-Tutorial/02-ai-agent-tools/10-Trae Solo.md)

[11-Google Gemini CLI.md](AI-Agent-Tutorial/02-ai-agent-tools/11-Google Gemini CLI.md)

[12-OpenAI CodeX.md](AI-Agent-Tutorial/02-ai-agent-tools/12-OpenAI CodeX.md)

03-ai-agent-develop 智能体开发

[01-Python 实现 AI Agent.md](AI-Agent-Tutorial/03-ai-agent-develop/01-Python 实现 AI Agent.md)

[02-工具调用（Function Calling）.md](AI-Agent-Tutorial/03-ai-agent-develop/02-工具调用（Function Calling）.md)

03-记忆系统.md

[04-Python 智能体环境配置.md](AI-Agent-Tutorial/03-ai-agent-develop/04-Python 智能体环境配置.md)

[05-AI Agent 问答实例.md](AI-Agent-Tutorial/03-ai-agent-develop/05-AI Agent 问答实例.md)

04-ai-agent-skills 智能体技能

0-software-engineering-agent-skills-guilde-by-role

claude-code-skills

trae-skills

Claude-Project

Claude Code 能力与工作流配置文档、Agent SDK 示例。

文件	说明
Claude-Code全能力操作手册.md	官方能力 + Skills/Workflows/Plugins/Hooks/MCP/Agents/Commands 索引
Claude-Code-AI工作流配置指南-20260409-1710.md	全局/项目级配置、Skills、Hooks、跨会话记忆、双 IDE 协作
test_claude_agent_sdk.py	`claude_agent_sdk` 异步 `query` 示例

相关教程：05-Claude Code入门教程.md、claude-code-skills

LangChain

LangChain Python How-to guides 学习与示例（约 100+ 个 .py），对照官方文档。目录索引见 LangChain.md。

目录结构

路径	说明
`chap001_`* / `chap002_` / `chap003_`	入门：OpenAI 工具调用、流式、调试、多模型
howToGuide_Components_*	组件示例（见下表）
howToGuide_keyFeature_*	结构化输出、工具调用、调试等关键能力
UseCases/	RAG、SQL/图数据库问答、抽取链、聊天机器人等完整用例
LangChain_1.0_demo.py	LangChain 1.0 综合演示

组件示例（`howToGuide_Components_`*）

前缀	主题
`Agents_*`	Legacy Agent / 迁移到 LangGraph
`ChatModels_*`	模型初始化、流式、工具调用、结构化输出、缓存
`LLMs_*`	自定义 LLM、本地模型、Token 统计
`PromptTemplate_` / `ExampleSelectors_`	提示词、Few-shot
`RAG_*`	DocumentLoader、Embedding、VectorStore、Retriever、Index、TextSplitters
`OutputParser_` / `Callbacks_` / `Custom_*`	解析器、回调、自定义组件
`Messages_` / `Multimodal_`	消息合并、多模态

相关教程：04-LangChain 制作智能体.md

LangChain-DeepAgents

基于 LangChain Deep Agents 的编排示例（deepagents + 搜索等工具）。

文件	说明
QuickStart_DeepAgent.py	快速开始：Tavily 搜索 + `create_deep_agent`
QuickStart_DeepAgent_Customization001.py	自定义 Deep Agent
CoreCapabilities_AgentHarness.py	Agent Harness 核心能力

同思路极简版：deep_agent_claude_code.py

LangGraph

LangGraph 工作流与 Agent 示例：入门、自定义图、预置 Agent、生产与 Studio。

目录结构

路径	说明
GetStarted/	入门、自定义工作流（状态/工具/记忆/人机协同/时间旅行）、工作流模式（路由/并行/编排者-工作者等）
Guides/	Agent 开发、Graph/Functional API、持久化、流式、子图、中断、Studio、生产结构
LangGraphAppDir/	可部署应用模板（`my-LangGraph-App-001`、`Studio-App-002`）

代表性文件

文件	说明
LangGraph_GetStarted_001.py	入门
LangGraph_StartWithAPrebuiltAgent_002.py	预置 Agent
LangGraph_BuildACustomWorkflow_003*.py	自定义工作流系列
LangGraph_WorkflowsAndAgents_005*.py	工作流与 Agent 模式（Graph API）
LangGraph_AgentArchitectures_006.md	Router / ReAct / Plan-and-Execute 等架构说明
LangGraph_1.0_Demo.py	LangGraph 1.0 演示
my-LangGraph-App-001/README.md	标准应用脚手架

相关教程：04-LangChain 制作智能体.md（含 LangGraph 迁移）

LLAMAINDEX-RAG

使用 LlamaIndex 构建本地 RAG 知识库（Embedding + 向量检索 + Web 问答）。

文件	说明
readme.md	环境、模型下载、建库与 Web 应用步骤
llamaindex_RAG.py	RAG 主流程
llamaindex_internlm.py	InternLM 直连问答对比
app.py	Web 应用入口
download_hf.py / download_internlm1.8_chat.py	模型下载脚本
data/	知识库文档（如 `RAG.md`）
requirements.txt	Python 依赖

cd LLAMAINDEX-RAG
conda create -n rag python=3.10 && conda activate rag
pip install -r requirements.txt

Spring-AI-Alibaba-Java

Java 侧 Spring AI Alibaba 学习索引（链接至 java2ai.com 官方教程）。

文件	说明
使用教程_基础框架.md	ChatModel/ChatClient、RAG、MCP、Tool Calling、Graph 编排等文档索引

涵盖：核心对话与提示词、RAG/向量存储、MCP 客户端与服务端、可观测性与评估、Spring AI Alibaba Graph 工作流。

CrewAI

仓库内暂无独立 CrewAI/ 代码目录；教程与概念见 AI-Agent-Tutorial：

文档	说明
03-CrewAI 制作智能体.md	多 Agent 角色协作、Crew/Process 编排入门

OpenClaw

仓库内暂无独立 OpenClaw/ 代码目录；平台能力与配置见教程：

文档	说明
02-01-OpenClaw (Clawdbot) 教程.md	OpenClaw / Clawdbot 入门
02-02-OpenClaw 一键部署.md	部署
02-03-RoxyBrowser(openclaw)教程.md	托管浏览器与 MCP 自动化

对照：ai-agent-simplest 中「进化到 Claude Code / OpenClaw」；官方 OpenClaw 文档

Hermes

待补充（仓库内暂无 Hermes/ 目录与示例代码）。

其他

路径	说明
moltbook/moltbook_skill.md	Moltbook 面向 AI Agent 的社交网络 Skill 说明

Large Language Model Agent: A Survey on Methodology, Applications and Challenges

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