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原书作者 (Author): Antonio Gulli
原书链接 (Original Book): Amazon
原始文档链接 (Original Book Link): Google Docs
本项目是对 Antonio Gulli 所著《Agentic Design Patterns: A Hands-On Guide to Building Intelligent Systems》的中英文对照翻译。该书是一部全面的技术指南,涵盖了现代人工智能系统中智能体 (Agent) 设计的核心概念和实践方法。
This project is a bilingual Chinese-English translation of "Agentic Design Patterns: A Hands-On Guide to Building Intelligent Systems" by Antonio Gulli. The book is a comprehensive technical guide covering core concepts and practical approaches to agent design in modern AI systems.
- 📚 中英文对照 - 完整的双语对照翻译
- 🎨 高亮显示 - 中文内容使用黄色高亮,易于区分
- 📝 格式规范 - 严格遵循 Markdown 标准和翻译规范
- 🔗 代码链接 - 保留所有原书代码示例链接
- ⚡ 持续更新 - 逐章翻译,持续更新进度
总页数:424 页 | Total: 424 Pages
章节
概述
负责人
AI 翻译
人工评审
交叉评审
献辞
作者的献辞与致敬
@ginobefun
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致谢
致谢与感谢名单
@ginobefun
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序言
本书的序言与背景介绍
@ginobefun
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思想领袖的洞见
权力与责任的深度思考
@ginobefun
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介绍
全书引言与核心概念
@ginobefun
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⏳
什么是"智能体"?
定义 AI 系统的"智能体"特征
@ginobefun
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⏳
章节
设计模式概述
负责人
AI 翻译
人工评审
交叉评审
第 1 章:提示链
分而治之的任务分解模式,将复杂任务分解为处理流水线
@ginobefun
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✅
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第 2 章:路由
智能决策与动态分发,根据情境选择最佳行动路径
@ginobefun
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第 3 章:并行化
并发执行与性能提升,同时执行多个独立任务
@ginobefun
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第 4 章:反思
自我评估和迭代改进,通过反馈循环优化输出质量
@ginobefun
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第 5 章:工具使用
外部工具与 API 集成,扩展智能体能力边界
@ginobefun
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第 6 章:规划
多步骤计划制定与执行,实现复杂目标分解
@ginobefun
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第 7 章:多智能体协作
协同工作架构,多个智能体配合完成任务
@ginobefun
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章节
设计模式概述
负责人
AI 翻译
人工评审
交叉评审
第 8 章:记忆管理
短期和长期记忆管理,维持上下文连续性
@郑涛
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第 9 章:学习与适应
从经验中学习,持续优化智能体行为
@陈诗中
⏳
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第 10 章:模型上下文协议
标准化交互协议,规范智能体通信方式
@郑涛
⏳
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第 11 章:目标设定与监控
动态目标管理,实时追踪任务进展
@李浪溪
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⏳
章节
设计模式概述
负责人
AI 翻译
人工评审
交叉评审
第 12 章:异常处理与恢复
优雅错误处理,确保系统稳定性
@EE
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第 13 章:人机协作
人机协作决策,融合人类智慧与 AI 能力
@曾汉
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⏳
第 14 章:知识检索 (RAG)
检索增强生成技术,结合外部知识库
@EE
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⏳
章节
设计模式概述
负责人
AI 翻译
人工评审
交叉评审
第 15 章:智能体间通信 (A2A)
智能体通信协议,实现智能体间高效交互
@朵朵肥
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✅
❌
第 16 章:资源感知优化
资源优化管理,平衡性能与成本
@IsaacZhaoo
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⏳
第 17 章:推理技术
增强推理能力,提升决策质量
@Diqing
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第 18 章:护栏/安全模式
安全保障机制,防止不当行为
@IsaacZhaoo
⏳
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第 19 章:评估与监控
性能评估体系,量化智能体表现
@朵朵肥
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第 20 章:优先级排序
任务优先级管理,优化资源分配
@IsaacZhaoo
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⏳
第 21 章:探索与发现
自主探索机制,发现新解决方案
@IsaacZhaoo
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⏳
章节
概述
负责人
AI 翻译
人工评审
交叉评审
附录 A:高级提示技术
高级提示工程方法与技巧
待定
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附录 B:从 GUI 到真实世界
AI 智能体在不同环境中的应用
待定
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附录 C:智能体框架概览
主流智能体框架快速入门
@庄才家
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附录 D:AgentSpace 实践
使用 AgentSpace 构建智能体(在线版本)
@庄才家
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附录 E:命令行智能体
CLI 环境下的 AI 智能体(在线版本)
待定
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❌
❌
附录 F:推理引擎内幕
深入剖析智能体推理引擎机制
@EE
✅
✅
⏳
附录 G:编程智能体
代码生成与编程辅助智能体
待定
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章节
概述
负责人
AI 翻译
人工评审
交叉评审
结论
全书总结与未来展望
待定
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术语表
重要术语汇总与解释
待定
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术语索引
关键术语快速查找索引
待定
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状态说明:
- ✅ 已完成
- ⏳ 进行中
- ❌ 未开始
完成标准:只有当 AI 翻译、人工评审、交叉评审三个状态都标记为 ✅ 时,该章节才算正式完成。
- AI 工程师 - 构建智能、可靠的 AI 系统
- 软件架构师 - 设计智能体组件系统
- 产品经理 - 了解智能体技术能力与局限
- 研究人员 - 学习最新智能体设计方法
- 学生 - 学习人工智能和智能体系统
- 顺序阅读 - 建议按章节顺序,后续章节基于前面基础
- 动手实践 - 每章都有代码示例,建议实际运行
- 参考查阅 - 可作为设计模式参考手册使用
- 社区参与 - 欢迎参与讨论和贡献
本项目在 codes/ 目录中提供了各章节的代码示例。以下是运行代码的步骤:
# 克隆仓库
git clone https://github.com/ginobefun/agentic-design-patterns-cn.git
cd agentic-design-patterns-cn
# 创建虚拟环境(推荐)
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate # macOS/Linux
# 或 Windows 系统: venv\Scripts\activate
# 安装依赖(根据需要运行的代码示例安装相应依赖)
pip install langchain langchain-community langchain-openai langgraph创建 .env 文件并配置你的 API 密钥:
# 在项目根目录创建 .env 文件
touch .env在 .env 文件中添加以下内容:
# OpenAI API 密钥
OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key-here
# 或使用 OpenRouter(兼容 OpenAI API)
OPENAI_API_KEY=your-openrouter-api-key-here
OPENAI_API_BASE=https://openrouter.ai/api/v1# 确保虚拟环境已激活
source venv/bin/activate
# 运行第一章示例:提示链
python codes/Chapter-01-Prompt-Chaining-Example.py
# 运行其他章节的代码示例(待添加)
# python codes/Chapter-XX-Example.py每个代码示例文件中都包含了 Google Colab 链接,可以直接在线运行,无需本地配置:
- 🔑 API 密钥安全: 切勿将包含真实 API 密钥的
.env文件提交到版本控制系统 - 💰 API 费用: 运行代码会产生 API 调用费用,请注意使用量
- 🌐 网络连接: 代码需要网络连接才能访问 LLM API 服务
- 🔄 兼容性: 代码示例支持 OpenAI API 和兼容 OpenAI API 的服务(如 OpenRouter)
- 高亮标记: 中文内容使用
<mark>文本</mark>黄色高亮 - 双语对照: 英文段落后紧跟中文翻译
- 术语处理: 重要术语保留英文,括号注明中文
- 空格规则: 中英文、数字间添加空格
- 准确性: 100% 忠实原文含义
- 流畅性: 符合中文表达习惯
- 专业性: 保持技术文档严谨性
- 一致性: 术语翻译前后统一
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