datawhalechina/hello-agents
LLM 기반 AI 에이전트를 0부터 구축하는 시스템 학습 교과서
59,462+14이번 주7,31074Python
데모·홈페이지 열기hello-agents.datawhale.cc중간맛 분석
Python 기반 완전 무료 교과서로, Datawhale 커뮤니티에서 제공합니다. 이론(에이전트 원리, LLM 기초)과 실습(ReAct 구현, 저코드 플랫폼 체험, 자체 프레임워크 개발)을 균형있게 다룹니다. 16개 챕터로 구성되며 코드 샘플과 온라인 문서로 즉시 학습 가능하고, 실제 프로젝트(스마트 여행 어시스턴트, 사이버 타운 등)를 직접 만들 수 있습니다.
이런 레포예요
이럴 때 쓰면 좋아요
- LLM 기반 자동화 에이전트를 구축하고 싶은 AI 개발자의 체계적 학습
- Dify나 n8n 같은 저코드 도구 너머 에이전트 핵심 원리를 이해하고 싶을 때
- 에이전트 면접 대비 및 산업 레벨의 멀티 에이전트 시스템 설계 능력 습득
핵심 기능
ReAct, Plan-and-Solve 등 12개 경전 에이전트 패턴 직접 구현HelloAgents 자체 프레임워크 0부터 구축 및 실전 적용메모리, 컨텍스트 엔지니어링, Agentic RL, MCP 프로토콜 등 고급 기술 심화 학습
대안 대비 차별점
단순 로우코드 플랫폼 튜토리얼이 아닌, AI 네이티브 에이전트의 원리부터 자체 프레임워크 개발, 모델 훈련까지 완전한 엔지니어링 사이클을 다루는 유일한 무료 한·중문 교과서입니다.
준비물
- Python 기본 프로그래밍 능력
- LLM API 호출 경험 (기본 개념 이해)
별 추이 · 7일
59,462+14 / 7일
활용성 · 따라 만들기 좋은가
샘플 점수 14/100
- 관대한 라이선스
- 테스트 있음
- 예제 디렉토리
- 최근 활동
- AGENTS.md
- llms.txt
- 템플릿
🟢 최근 활동 있음 · 2025년 생성
AI가 README 기반으로 요약했습니다 · 원문 보기