AI-Agent

这个仓库用于学习和整理 Agent 开发过程。

当前目标：

• 写一个最小化的 agent 或模型调用示例
• 逐步理解单轮调用、流式输出、Prompt、记忆、工具调用等能力
• 将可运行 demo 和总结文档分开管理，方便持续扩展

目录用途

AI-Agent/
├─ docs/
│  └─ langchain-first/
│     └─ ...总结文档
├─ playgrounds/
│  └─ langchain-first/
│     └─ ...可运行 demo
└─ README.md

目录职责：

• docs/: 放学习总结、阶段记录、概念说明、踩坑记录
• playgrounds/: 放可以直接运行的 demo、实验代码、最小验证示例

对应关系：

• playgrounds 下每个主题目录，应该在 docs 下有一个同名目录
• playgrounds/<topic> 负责“代码怎么跑”
• docs/<topic> 负责“这组 demo 学到了什么”

例如：

• playgrounds/langchain-first: 放 LangChain 第一阶段的 demo
• docs/langchain-first: 放这组 demo 的总结文档

命名规则

为了后续持续扩展，统一使用以下规则：

• 目录名使用主题化命名，优先表达学习阶段或主题，例如 langchain-first
• 文件名使用小驼峰命名，例如 firstTry.ts、streamExample.ts、summaryNote.md
• 文件名不要出现具体模型名字，例如不要用 deepseekChatDemo.ts
• 文件名不要直接写 demo 这类过于泛化的词，优先表达文件职责

当前学习方式

当前按下面的顺序推进：

1. 最小模型调用
2. 流式输出
3. Prompt 组织
4. 对话 history
5. Agent
6. Tool calling

补充说明

流式返回常见有三种形态：

• message: 适合聊天消息流
• text: 适合控制台或日志输出
• json: 适合结构化数据处理