agents-towards-production
端到端、代码优先的GenAI Agent生产级教程集合，覆盖从原型到企业部署的全链路，包括编排、记忆、RAG、安全、GPU部署、多智能体协调等28个实战教程。亮点在于每个教程都可直接运行，且集成了LangChain、Redis、Tavily等主流工具的真实案例，比一般入门教程更贴近工程落地。教育用途，非生产环境建议。
README
Agents Towards Production（迈向生产环境的智能体）
将 AI 智能体转化为真实产品的开源手册
"Agents Towards Production" 是您构建可投产的生成式 AI 智能体的首选资源——从原型到企业级规模一应俱全。 教程涵盖有状态工作流、向量记忆、实时网络搜索 API、Docker 部署、FastAPI 端点、安全护栏、GPU 扩展、浏览器自动化、微调、多智能体协调、可观测性、评估和 UI 开发。
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Agent 框架与工作流 
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内存与向量数据库
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RAG 与知识管理
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Web 数据平台
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实时网络搜索 API
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MCP Runtime
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Kotlin AI Agent 框架
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自我改进的 AI 内存
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GPU 云计算
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AI 代码审查
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✨ 引言
Agents Towards Production 是您掌握生成式 AI agent 技术栈各个组件的实战指南。 所有知识都通过可运行的教程来传授，涵盖编排、内存、可观测性、部署、安全等。每个教程都位于独立文件夹中，包含即开即用的 notebook 或代码文件，让您几分钟内就能从概念过渡到可运行的 agent。
🏗️ AI Agent 架构
此图展示了构建生产级 agent 的流程。本仓库的教程逐步覆盖了其中每个组件。
📚 教程
🔌 工具集成
| 教程 | 描述 | 查看 |
|---|---|---|
安全工具调用（Arcade）  |
让 agent 能够安全地调用外部工具（Gmail、Slack、Notion），支持 OAuth2 身份验证和人机协同安全控制。学习生产级工具集成，包含用户隔离和审批工作流。 |
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📊 数据处理
| 教程 | 描述 | 查看 |
|---|---|---|
| 面向 AI Agent 的网络数据收集（Bright Data） |
构建能够大规模收集和处理网络数据的 agent，使用企业级抓取基础设施。学习集成代理网络、处理 CAPTCHA、从复杂网站提取结构化数据。 |
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| 为 Agent 实现实时网络数据集成（Tavily） | 让 agent 能够访问、搜索和提取实时网络数据。构建将实时网络信息与私有知识相结合的流程，用于研究、监控和最新推荐。 |
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🔍 RAG 与知识管理
| 教程 | 描述 | 查看 |
|---|---|---|
| 使用 Contextual AI 构建生产级 RAG Agent（Contextual AI） | 在 15 分钟内使用 Contextual AI 的托管平台构建企业级 RAG 系统。学习文档处理、智能索引、agent 部署，以及使用 LMUnit 测试框架进行自动化评估，用于金融文档分析。 |
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🧠 内存
| 教程 | 描述 | 查看 |
|---|---|---|
| Agent 内存：双内存与语义搜索（Redis） | 为 agent 实现双内存（短期和长期）、语义搜索和持久状态，使其能够记住用户偏好并从对话中学习。 |
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| 使用 Mem0 实现自我改进内存：混合向量与图存储 |
构建具有自我改进内存的智能 agent，能够自动提取见解、解决冲突并随每次交互不断进化。学习混合内存架构，结合向量搜索进行语义回忆，以及图数据库进行关系映射。 |
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| 使用 Cognee 实现 AI 内存 | 构建能够学习 Python 创造者的知识并改进您开发流程的智能 AI 内存系统。将散乱的开发数据转化为具有上下文洞察的统一知识图谱。 |
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🚀 部署
| 教程 | 描述 | 查看 |
|---|---|---|
| AWS Bedrock AgentCore：托管 Agent 部署 |
在 AWS Bedrock AgentCore Runtime 上部署和管理 AI agent。学习将本地 agent 转化为生产级托管服务，提供自动基础设施、请求追踪和标准化通信模式。 |
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| 使用 Docker 容器化 Agent | 将 agent 容器化以实现可移植性和可扩展性。学习在不同环境中运行容器化 agent 的基础模式。 |
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| 使用 Ollama 进行本地 LLM 部署 | 本地运行并交互大语言模型。用本地模型替换云端 API，以获得隐私性、成本控制和低延迟的 agent 工作流。 |
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