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深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践 本仓库是《深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践》一书的开源主仓库，包含全书正文与配套示例代码。全书正文、配图与配套实验代码全部开源，欢迎把实验亲手跑一遍、提 issue 和 PR。 📖 电子书 全书正文与编译好的 PDF 位于 目录： 正文源码：（引言）、 （第一至第十章）、（后记） 编译版 PDF： 自行编译：安装 pandoc、xelatex、ElegantBook 文档类与相关字体后，运行 图表由 生成、存于 ，排版细节见 与 。 📑 内容速览（第 1–10 章） 全书围绕核心公式 Agent = LLM + 上下文 + 工具 展开，十章内容如下： 第 1 章 · Agent 基础知识：从"模型即 Agent"的新范式出发，建立 Agent = LLM + 上下文 + 工具 的核心公式，并引入 Harness 工程——模型之外的一切工程能力，才是真正的竞争力所在。 第 2 章 · 上下文工程：上下文决定 Agent 的能力上限。深入大模型 API 的上下文结构、KV Cache 友好设计、提示工程、动态提示词与 Agent Skills、状态栏元信息，以及上下文压缩策略。 第 3 章 · 用户记忆和知识库：让 Agent 跨会话记住用户、并接入外部知识。涵盖用户记忆系统、RAG...

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• llm-rl-environments-lil-course — semantic(0.42)+complementary+rare_topics+same_lang+similar_pop+shared_platform (69%)
• Open-AgentRL — semantic(0.36)+complementary+rare_topics+same_lang+similar_pop+shared_platform (67%)
• Agent-STAR — semantic(0.35)+complementary+rare_topics+same_lang+similar_pop+shared_platform (67%)

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