这不是一本讲 LangChain 的书,也不是一本 prompt 模板合集。
这是一本带你从零写 AI Agent 的书。
我写了一个叫 Nimo 的 CLI Agent——用自然语言对话来完成 TAPD 项目管理、SVN版本控制等日常操作。然后用这个项目的实战经验,提炼出一套通用的 Agent 开发方法,写成了这本书。
全书用一个叫 MiniAgent 的教学项目贯穿始终:从 40 行代码的 Hello World 开始,每章解决一个真实问题——工具注册、多轮循环、记忆管理、执行引擎、Skill 插件系统、流式响应、安全加固——16 章下来,你会得到一个架构完整的 Agent。
只用 Python 标准库 + OpenAI SDK。没有框架,没有魔法。
每章末尾的"实战笔记"是本书最有价值的部分——来自 Nimo 项目真实 git 提交历史的bug、设计失误、凌晨调试的教训,以及"如果重来一次我会换种写法"的反思。附录中的 10个踩坑清单,每个都经历了"发现→定位→修复→复盘"的完整过程。
读完这本书,你不会成为"XX 框架专家",但你会真正理解 Agent 的底层运作方式。以后再用任何框架,你能一眼看穿它的设计意图和局限。
适合谁:会写 Python 异步代码、用过 LLM API、想真正理解 Agent 原理而非只会调框架的开发者。
全书目录
第 1 章:为什么写 Nimo
第 2 章:Hello World Agent
第 3 章:工具注册系统
第 4 章:Agent 核心循环
第 5 章:对话记忆管理
第 6 章:配置与用户画像
第 7 章:执行引擎
第 8 章:意图工具设计
第 9 章:Skill 插件系统
第 10 章:定时任务系统
第 11 章:动态代码执行
第 12 章:CLI 体验打磨
第 13 章:流式响应
第 14 章:Agent 测试策略
第 15 章:错误韧性设计
第 16 章:安全与加固
附录:DeepSeek API 速查 · 项目结构参考 · 10 个真实踩坑清单 · 教学代码索引