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《深入理解 AI Agent》全量实验地图 ​

固定版本:1c18370279f8f0457bf2c44dfa585d08d4d5f281

标记:

  • 必做:七周主线的 15 个实验
  • 选做:可在对应周加深理解
  • 毕业后:重型训练、多模态、外部基准或硬件依赖
  • ✅:仓库内可运行
  • 📖:外部仓库/复现指南

仓库首页使用“92 个配套实验”的发布口径。固定版本中有 83 个一级实验目录,章节表格还包含外部仓库、一个目录对应多个对照实现,以及第 8 章补充案例,因此“目录数、表格行数、实验数”不能直接互换。本地图保留章节表的全部条目,不用目录数冒充实验数。

第 1 章 · Agent 基础 ​

项目类型建议依赖/重点
learning-from-experience✅选做Q-learning 与上下文学习
web-search-agent✅选做搜索 API、Kimi
search-codegen✅选做搜索与代码沙箱
context✅第 1 周必做多模型 API;上下文消融

第 2 章 · 上下文工程 ​

项目类型建议依赖/重点
local_llm_serving✅毕业后Ollama/vLLM、本地模型
attention_visualization✅选做小模型、注意力可视化
kv-cache✅选做Cache 命中与前缀稳定
context-compression✅第 2 周必做摘要、事实保持、Token
prompt-engineering✅选做Tau-Bench、Prompt A/B
system-hint✅选做System Prompt 行为影响
log-sanitization✅选做敏感信息脱敏
prompt-injection✅第 2 周必做3 类攻击、4 层防御
agent-skills-ppt✅第 2 周必做渐进式披露、python-pptx

第 3 章 · 用户记忆和知识库 ​

项目类型建议依赖/重点
user-memory✅第 3 周必做跨会话记忆
mem0 / memobase✅选做两个记忆框架对照
user-memory-evaluation✅选做准确性、相关性、有效性
dense-embedding✅选做ANNOY 与 HNSW
sparse-embedding✅选做从零实现 BM25
retrieval-pipeline✅第 3 周必做稠密+稀疏+重排
multimodal-agent✅毕业后视觉模型与成本
structured-index✅选做RAPTOR 与 GraphRAG
agentic-rag✅选做迭代检索
agentic-rag-for-user-memory✅选做历史检索
contextual-retrieval✅选做上下文前缀摘要
contextual-retrieval-for-user-memory✅选做双层记忆结构
structured-knowledge-extraction✅选做因子、聚类、建议

第 4 章 · 工具与 MCP ​

项目类型建议依赖/重点
perception-tools✅选做搜索、天气、地图、文件
execution-tools✅选做文件、代码、终端、审批
collaboration-tools✅选做浏览器、HITL、通知
agent-with-event-trigger✅选做FastAPI 事件触发
active-tool-selection✅选做主动选择工具
active-tool-discovery✅第 4 周必做120+ Schema 与按需发现
async-agent✅第 4 周必做事件队列、并行、取消
docker-compose.yml / DOCKER_DEPLOYMENT.md文档第 7 周容器化 MCP

第 5 章 · Coding Agent ​

项目类型建议依赖/重点
coding-agent✅第 6 周必做17 个编码工具
code-for-math✅选做SymPy/NumPy/SciPy
code-for-logic✅选做CSP 求解
small-model-codified-rules✅选做规则从 Prompt 搬到代码
paper-to-ppt✅选做生成与视觉 Reviewer
paper-to-video✅毕业后TTS、ffmpeg
video-edit✅毕业后Vision 与视频处理
adaptive-log-parser✅选做生成解析器与热更新
log-diagnosis✅选做根因、回归、重放
dynamic-form✅选做HITL 信息补全
erp-agent✅选做NL2SQL、Artifact
conversational-ui✅选做Agent 改 UI 与 HMR

第 6 章 · Agent 评估 ​

项目类型建议依赖/重点
terminal-bench📖毕业后真实终端基准
SWE-bench📖毕业后GitHub Issue 基准
GAIA📖毕业后工具/搜索/自主能力
OSWorld📖毕业后完整桌面环境
android_world📖毕业后Android 基准源码
android-world📖毕业后T3A 评估分析
tau2-bench📖毕业后工具推理基准
elo-leaderboard✅选做相对评分
model-benchmark✅选做TTFT、p50/p95、吞吐
agent-cost-analysis✅第 6 周必做成本、Cache、压缩 A/B
tts-quality-eval✅毕业后TTS 与 LLM Judge
public-health-reporting-eval✅选做工具、计算、证据评估

第 7 章 · 模型后训练 ​

项目类型建议依赖/重点
AdaptThink📖毕业后自适应 Thinking
retool📖毕业后SFT→RL、代码沙箱
AWorld / AWorld-train📖毕业后具身 Agent 训练
SFTvsRL📖毕业后SFT/RL 对照
verl📖毕业后PPO/GRPO/DAPO
Intuitor✅毕业后直觉推理训练
MultilingualReasoning✅毕业后多语言推理
SpatialReasoning📖毕业后空间推理
SimpleVLA-RL📖毕业后VLA 强化学习
continued-pretraining✅毕业后领域持续预训练
MiniMind-pretrain📖毕业后从零预训练 LLM/VLM
sesame✅毕业后序列建模
orpheus✅毕业后音乐生成
tinker-cookbook📖毕业后训练技巧
cot-distillation✅毕业后CoT 数据蒸馏
RLVP📖毕业后奖励结果、惩罚路径

第 8 章 · 持续进化 ​

项目类型建议依赖/重点
trajectory-verifier✅第 5 周必做带证据的轨迹诊断
gaia-experience✅选做跨轨迹经验文档
prompt-auto-optimization✅第 5 周必做最小 Prompt 补丁、保留集
browser-use-rpa✅选做轨迹编译与回放
self-modifying-agent✅第 2 周必做故障、补丁、灰度、回滚
self-evolution-eval✅选做学习、迁移、保持
self-evolving-tools补充选做工具发现与封装
prompt-distillation补充毕业后Prompt 蒸馏

第 9 章 · 多模态与实时交互 ​

项目类型建议依赖/重点
live-audio✅毕业后VAD+ASR+LLM+TTS
browser-use📖毕业后浏览器自动化
claude-quickstarts📖毕业后Claude API
phone-agent✅毕业后电话工具
end-to-end-speech✅毕业后端到端语音
streaming-speech✅毕业后流式 ASR
controllable-tts✅毕业后情感、语速与停顿

第 10 章 · 多 Agent 协作 ​

项目类型建议依赖/重点
use-computer-while-calling / TalkAct📖毕业后电话与浏览器并行
staged-system-prompt✅第 3 周必做分阶段 Prompt 与回退
multi-role-transfer✅选做角色 Handoff
book-translation✅选做Manager 与落盘制品
parallel-web-research✅第 4 周必做消息总线、竞态、级联终止
voice-werewolf✅选做私有上下文隔离
generative_agents📖毕业后AI 小镇

15 个必做实验检查表 ​

  • [ ] chapter1/context
  • [ ] chapter2/context-compression
  • [ ] chapter2/prompt-injection
  • [ ] chapter2/agent-skills-ppt
  • [ ] chapter8/self-modifying-agent
  • [ ] chapter3/user-memory
  • [ ] chapter3/retrieval-pipeline
  • [ ] chapter10/staged-system-prompt
  • [ ] chapter4/active-tool-discovery
  • [ ] chapter4/async-agent
  • [ ] chapter10/parallel-web-research
  • [ ] chapter8/trajectory-verifier
  • [ ] chapter8/prompt-auto-optimization
  • [ ] chapter5/coding-agent
  • [ ] chapter6/agent-cost-analysis

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