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Chinese, Simplified

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A Hands-On Guide to Building Intelligent Systems | 构建智能系统的实践指南

License: CC BY-NC 4.0 GitHub stars GitHub forks

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


📖 项目简介 | Project Description

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.


🎯 项目特色 | Key Features

  • 📚 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

📋 翻译进度 | Translation Progress

总页数:424 页 | Total: 424 Pages

前置内容 | Front Matter


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
致谢 致谢与感谢名单 @ginobefun
序言 本书的序言与背景介绍 @ginobefun
思想领袖的洞见 权力与责任的深度思考 @ginobefun
介绍 全书引言与核心概念 @ginobefun
什么是"智能体"? 定义 AI 系统的"智能体"特征 @ginobefun


第一部分:核心设计模式 | Part One: Core Patterns (103 页)


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
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
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
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
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
第 6 章:规划 多步骤计划制定与执行,实现复杂目标分解 @ginobefun
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


第二部分:高级设计模式 | Part Two: Advanced Patterns (61 页)


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
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
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
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


第三部分:集成设计模式 | Part Three: Integration Patterns (34 页)


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
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
第 14 章:知识检索 (RAG) 检索增强生成技术,结合外部知识库 @EE


第四部分:生产设计模式 | Part Four: Production Patterns (114 页)


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
第 16 章:资源感知优化 资源优化管理,平衡性能与成本 @IsaacZhaoo
第 17 章:推理技术 增强推理能力,提升决策质量 @Diqing
第 18 章:护栏/安全模式 安全保障机制,防止不当行为 @IsaacZhaoo
第 19 章:评估与监控 性能评估体系,量化智能体表现 @朵朵肥
第 20 章:优先级排序 任务优先级管理,优化资源分配 @IsaacZhaoo
第 21 章:探索与发现 自主探索机制,发现新解决方案 @IsaacZhaoo


附录 | Appendix (74 页)


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
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
附录 C:智能体框架概览 主流智能体框架快速入门 @庄才家
附录 D:AgentSpace 实践 使用 AgentSpace 构建智能体(在线版本) @庄才家
附录 E:命令行智能体 CLI 环境下的 AI 智能体(在线版本) 待定
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


结尾内容 | Back Matter


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
术语表 重要术语汇总与解释 待定
术语索引 关键术语快速查找索引 待定


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。


📖 如何使用本项目 | How to Use This Project

🎯 适合读者 | Target Audience

  • 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

📚 阅读建议 | Reading Tips

  1. 顺序阅读 - 建议按章节顺序,后续章节基于前面基础
  2. 动手实践 - 每章都有代码示例,建议实际运行
  3. 参考查阅 - 可作为设计模式参考手册使用
  4. 社区参与 - 欢迎参与讨论和贡献

💻 运行代码示例 | Running Code Examples

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:

1. 环境准备 | Environment Setup

# 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

2. 配置 API 密钥 | Configure API Key

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

.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

3. 运行代码 | Run Code

# 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

4. 在线运行 | Run Online

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:

注意事项 | Notes

  • 🔑 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)

🛠️ 翻译规范 | Translation Standards

📝 格式规范

  • 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

🎯 质量标准

  • 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
本文地址
最后修改
星期六, 十一月 15, 2025 - 21:43
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