1天1个项目推荐|Agent Craft

从零构建全栈AI智能体

最近在GitHub上发现了一个非常适合大学生上手的AI Agent开源项目：agent-craft，111 star，纯中文教学，从最基础的LLM调用到完整的多智能体部署，15个模块手把手带你做。

仓库地址：https://github.com/Annyfee/agent-craft

为什么推荐这个项目？

1. 学习路径清晰，从零开始

不需要你有AI开发经验，从"怎么调用一个大模型API"开始教，一步步到能自己搭一个完整的智能体系统。

2. 代码全部可运行

每个模块独立目录，注释清晰，clone下来本地一键跑通，不是那种"看完还是不会动手"的教程。

3. 技术栈主流，简历能写

覆盖了当下最热门的AI Agent技术栈：

• LangChain（框架基础）
• RAG（检索增强生成）
• LangGraph（带状态的Agent工作流）
• MCP（Model Context Protocol）
• Function Calling（工具调用）
• Streamlit（前端部署）

学完这套东西，简历上可以写"独立完成AI Agent全栈开发项目"，面试的时候也有东西可以聊。

快速开始

# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/Annyfee/agent-craft.git
cd agent-craft

# 2. 安装依赖（Python 3.10-3.12）
pip install -r requirements.txt
pip install -e .

# 3. 配置API Key
cp .env.example .env
# 在.env中填入你的DeepSeek API Key

# 4. 运行第一个Agent
python "m01_agent_introduction/Agent-demo.py"

用DeepSeek的API就能跑，成本很低。

写在简历上怎么写？

建议这样描述项目经历：

AI智能体全栈开发项目

• 基于LangChain/LangGraph框架，独立实现了具备工具调用、知识检索、多轮对话能力的AI Agent
• 使用RAG技术接入私有知识库，实现领域问答，检索准确率达XX%
• 基于LangGraph实现多智能体协作编排，支持Human-in-the-Loop交互
• 使用Streamlit构建前端界面并部署上线

学完01-13模块就能支撑起这段项目经历，面试时每一点都能展开聊。

现在AI Agent岗位需求越来越多，提前把这套东西玩熟，春招秋招都能用上。有问题欢迎评论区交流！