项目介绍项目是基于 MIT 协议开源汇总 500 余个 AI Agent 实战项目与落地用例围绕四大主流框架搭建内容体系兼顾入门学习、技术选型、行业落地与社区共建是 AI 智能体开发的一站式参考资料项目地址https://github.com/ashishpatel26/500-AI-Agents-Projects环境搭建先把项目拉取下来在项目目录打开cmd窗口并且需要condahttps://blog.csdn.net/YXWik/article/details/144901178创建环境conda create-nai-agentpython3.10-y激活环境activate ai-agentconda预装基础库condainstallnumpy pandas matplotlib jupyter-y一键安装四大框架配套工具pipinstall--upgradecrewai autogen langgraph agno openai python-dotenv pydantic langchain langchain-openai duckduckgo-search ollama配置电脑的环境变量1.右键「此电脑」→ 属性 → 高级系统设置 → 环境变量2.在系统变量 点击「新建」3.新建两个变量变量名OPENAI_API_KEY变量值sk-你的完整DeepSeek密钥变量名OPENAI_BASE_URL变量值https://api.deepseek.com/v14.全部窗口点确定保存。创建测试文件test_env.pyimportos from agno.agentimportAgent from agno.models.deepseekimportDeepSeek agentAgent(modelDeepSeek(iddeepseek-chat),markdownTrue)agent.print_response(介绍CrewAI、AutoGen、LangGraph、Agno四个AI Agent框架区别)测试python test_env.py学习路线主线入门crewai_mcp_course建立 Agent 通用认知按 lesson 01 ~ lesson 03 依次运行代码每节课弄懂单智能体、工具调用、多智能体团队、工作流、MCP 本地服务四大框架由易到难实操agno/ 极简轻量智能体crewai/ 业务多智能体仓库案例最多企业自动化首选autogen/ 代码、数据分析、科研类 Agentlanggraph/ RAG 知识库、多分支复杂流程行业项目实战每个框架下 industry_projects按需挑选电商 / 金融 / HR / 教育等场景练习适配deepseek因为我才用的是deepseek 之后学习中仓库代码需要统一适配# 删掉llmChatOpenAI(modelgpt-4o-mini,temperature0.3)# 替换为llmdeepseek-chat