《深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践》是李博杰编写的一本 AI Agent 开源书籍。项目公开了全书正文、编译版 PDF，以及与各章节对应的代码和实验。
这本书围绕一个核心思路展开：
Agent = LLM + 上下文 + 工具
书中将 Agent 拆成模型、上下文和工具三个部分，再从这三个基础继续往下讲，内容覆盖上下文工程、用户记忆、知识库、RAG、MCP、Coding Agent、多模态交互、Agent 评估、模型后训练、持续进化和多 Agent 协作等方向。
全书共 10 章。前两章主要讲 AI Agent 的基本概念和上下文工程，适合刚开始了解 Agent 的读者。后面的内容会逐步进入用户记忆、知识库、工具调用和 Coding Agent 等实际问题。
再往后，书中还讨论了语音交互、Computer Use、Agent 评估、SFT 与 RL、从运行轨迹中获取学习信号，以及多 Agent 协作等内容。
这不是一本只讲概念的书。除了每章正文，项目还提供了对应的实验和代码，用来展示相关机制的具体实现。不同实验会根据实际情况标注为可运行、复现或设计内容。
如果只是想先了解 AI Agent 的整体结构，可以从第 1、2 章开始；有一定编程基础后，再继续阅读用户记忆、知识库、MCP 和 Coding Agent 等内容。后面的章节更适合已经接触过 Agent 开发、模型训练或复杂系统设计的读者。
对于想系统学习 AI Agent，又不想只看零散文章和教程的人，这个项目把原理、章节正文和配套代码放在了一起，可以按照章节逐步阅读和实践。
