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AI Agents 权威指南：12 章、35 个 Notebook 的免费实战路线
不是只带你跑一个 Demo：从经典 Agent 模式到真正上线要处理的安全与成本，基本能顺着走完一遍完整流程。
这是什么
O’Reilly 的书《AI Agents - The Definitive Guide》把配套代码全部开源在 GitHub：12 个章节、35 个 Jupyter Notebook，每个 Notebook 都提供 Colab 运行入口，浏览器点开就能跑，不需要先在本地装 Python、Jupyter 和一堆依赖。
为什么值得看
它和很多「只带你跑一个 Demo」的 Agent 教程不一样，内容是从基础结构一路走到工程化问题：
- 经典模式：思维链（CoT）、思维树（ToT）、ReAct
- 进阶能力：多 Agent 协作、记忆管理、效果评估、成本计算
- 上线必修：最后专门讲 Agent 系统的威胁建模，工具权限、Prompt Injection、被诱导执行危险操作后的处理
所以它可以有两种用法：
- 刚学 Agent：直接当学习路线，按顺序跑
- 已经在做 Agent 项目：挑薄弱的部分单独补
我最关注的一章：威胁建模
Agent 一旦拥有文件访问、代码执行、API 调用这些能力，风险会跟着上来。多数 Agent 教程都在讲 Prompt、Tool Calling、MCP、多 Agent 和工作流，但安全讲得细的很少。这一章值得单独认真看，因为这些问题上线后一定会遇到。
使用方式
- 打开仓库，按章节选 Notebook，点 Colab 入口直接在线运行
- 即使不买书，35 个 Notebook 从头到尾跑一遍，本身就很像一套完整的 Agent 开发实战课程，而且免费
来源与说明
- 原分享：AI Agents 学习资源推荐（GitHub
Nicolepcx/ai-agents-the-definitive-guide） - 本章为学习记录整理，具体章节内容、运行环境和许可以仓库 README 与各 Notebook 为准；尚未逐个跑完，后续按需要补实测笔记
— 完 —
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