Hello-Agents ist ein Open-Source- und Community-getriebenes Tutorial von Datawhale, das Lernenden beibringt, wie man AI-Agents von Grund auf entwickelt. Anstatt Agent-Frameworks als Blackbox zu behandeln, führt es durch die zugrunde liegenden Prinzipien – LLM-Grundlagen, klassische Reasoning-Muster wie ReAct und Plan-and-Solve, Gedächtnissysteme, Context Engineering und Agent-Kommunikationsprotokolle –, damit Lernende verstehen, was Frameworks unter der Haube eigentlich tun.
Das Material ist in 16 Kapitel auf fünf Teile organisiert und reicht von den Grundlagen der Agents und LLMs über die Entwicklung LLM-basierter Agents bis hin zu fortgeschrittenen Themen wie Multi-Agent-Training und -Evaluation und schließlich umfassenden praktischen Projekten wie einem intelligenten Reiseassistenten, einem Research-Agent und einer simulierten „Cyber Town“ aus interagierenden Agents. Eine Reihe ergänzender Kapitel behandelt Interview-Vorbereitung, GUI-Agents und Web-Agents.
Das Tutorial richtet sich an Softwareentwickler, Studierende und Autodidakten, die bereits über grundlegende Python-Kenntnisse und einige Vorkenntnisse zu Large Language Models verfügen und die den Schritt von der Nutzung von Agent-Frameworks zu deren Verständnis und Entwicklung gehen möchten. Es umfasst ein selbst entwickeltes Referenz-Framework (HelloAgents) neben den Codebeispielen, was es für Leser praktisch macht, die am besten lernen, indem sie echte Projekte ausführen und anpassen.
Zugang
Das vollständige Tutorial, der Quellcode und die Projektmaterialien sind auf GitHub unter einer Creative-Commons-BY-NC-SA-Lizenz frei verfügbar, mit aktiver Community-Beteiligung und Diskussion rund um den Inhalt.