Multi-agent systems, memory, planning, reasoning loops
AI-Agents-Projects-Tutorials 是一个专注于 AI 智能体开发的实战教程与代码库集合。该项目通过一系列 Jupyter Notebook 和 Python 代码示例,帮助开发者深入理解并实现智能体的记忆机制、任务规划、逻辑推理及安全治理等关键技术。
集成微软智能体治理工具包,实现 AI 工具使用的策略控制、审批流程及审计日志记录。 提供基于 SkillNet 的技能增强方案,支持智能体执行搜索、图分析及复杂任务规划。 包含 AgentTrove 智能体轨迹分析工具,助力开发者处理大规模数据并构建用于微调的高质量数据集。 实现支持多模式交互和会话记忆的 SuperClaude 框架,提升智能体的工作流管理能力。 提供 GBrain 自组织内存层的实现教程,通过模块化组件增强智能体的长期记忆与信息处理效率。
本资源库适合希望快速掌握 AI 智能体开发技能的工程师和研究人员,特别适用于需要构建企业级、具备生产环境安全治理能力的智能体系统场景。