AI 代理教學

選擇您的學習路徑

ReAct 模式（簡單）

適合初學者 — 如果您是 AI 代理的新手，從這裡開始

• 約 400 行 Python 程式碼
• 單迴圈推理
• 學習：工具呼叫、提示工程、基礎代理迴圈
• 時間： 2-3 小時

開始建構 →

計劃-執行-驗證（生產級）

生產就緒架構 — 適用於複雜任務的進階模式

• 超過 1300 行 Python 程式碼
• 多階段規劃與執行
• 學習：狀態機、驗證、錯誤復原
• 時間： 6-8 小時

深入探索 →

您將學到什麼

代理基礎

• 工具呼叫與函式執行
• 推理的提示工程
• 處理代理迴圈與終止

生產模式

• 狀態管理與上下文保存 - 錯誤處理與復原策略 - 驗證與品質控制

實際應用

• 法律文件審查系統 - 合規檢查工作流程 - 可擴展的代理架構

最佳實踐

• 有效測試 AI 代理
• 效能優化
• 可觀測性與除錯

先決條件

開始之前，您應該熟悉：

• Python 3.10+ — 所有程式碼範例使用現代 Python
• API 基礎 — 理解 REST API 和非同步程式設計
• Claude API — 從 console.anthropic.com 取得您的 API 金鑰

不需要 AI/ML 背景！這些教學從第一原理開始教授代理模式。

學習路徑

1. 案例研究概覽 — 理解問題領域並比較模式（15 分鐘）
2. ReAct 模式 — 學習簡單模式（從這裡開始！）
   • 含圖表的概覽 → Claude SDK → 模型無關 → LangChain
3. 計劃-執行-驗證 — 擴展至生產級
   • 含圖表的概覽 → Claude SDK → 模型無關 → LangChain

每個章節都有完整、可執行的程式碼範例。

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準備好建構您的第一個 AI 代理了嗎？
從 ReAct 模式開始 →