【AI Agent学习课程】Complete Agentic AI Engineering Course：6周掌握AI Agent开发（MIT开源）-壹联网络

想系统学习AI Agent开发，却不知道从哪里入手？今天介绍一个非常完整的开源学习资源——Complete Agentic AI Engineering Course，这是一个持续更新的GitHub课程仓库，配套视频和Jupyter Notebook，覆盖当前最主流的Agent开发框架，非常适合想深入学习AI Agent工程的开发者。

项目概述

ed-donner/agents 是由AI工程师Edward Donner创建的一套完整Agentic AI工程课程。课程为期6周，带领学员从零开始系统掌握AI Agent的开发与部署。课程内容涵盖OpenAI Agents SDK、CrewAI、LangGraph、AutoGen、MCP（Model Context Protocol）等主流技术栈。课程配套完整的Jupyter Notebook示例代码，边学边练，GitHub星标已超过4600+，是AI Agent领域最受欢迎的开源课程之一。

课程核心内容

第1周：AI Agent基础与OpenAI Agents SDK
从最基础的Agent概念讲起，学习如何使用OpenAI官方Agents SDK构建第一个Agent，理解工具调用（Tool Calling）、函数执行流程和Agent循环的基本原理。

第2周：LangGraph有状态工作流
学习如何使用LangGraph构建复杂有状态的Agent工作流。LangGraph是LangChain团队出品，专为多步骤、循环决策设计的图结构Agent框架，适合构建需要长期记忆和条件分支的复杂Agent系统。

第3周：CrewAI多Agent协作框架
深入学习CrewAI，理解多Agent如何分工协作。课程涵盖Agent角色定义、任务分配、进程管理（Process）等核心功能。提供了辩论、写作、项目管理等多种场景的多Agent协作示例。

第4周：AutoGen微软多Agent框架
学习微软出品的AutoGen框架，掌握如何构建可以对话协作的Agent群组，理解Agent之间的消息传递机制和群组对话管理。

第5周：MCP（Model Context Protocol）协议
学习MCP这一新兴的Agent通信协议标准，理解它如何统一Agent与外部工具/资源的交互方式，以及如何在实际项目中应用MCP。

第6周：生产部署与实战项目
将前面学到的所有技术整合，完成一个完整的生产级AI Agent项目，涵盖部署、监控、错误处理和持续优化。

项目特色

1. 配套完整视频课程
每个主题都有对应的讲解视频，学员可以到官方网站（edwarddonner.com）观看完整课程内容。

2. Jupyter Notebook驱动
所有示例代码都组织成Jupyter Notebook形式，学员可以直接在本地运行、修改、实验。Notebook中包含详细的代码注释和运行结果展示。

3. 支持多种开发环境
提供Mac、Windows、Linux三套完整的环境配置指南，配合Cursor IDE使用，体验最佳。课程也支持VSCode、Windsurf等其他主流开发工具。

4. 故障排除指南
提供了详尽的Troubleshooting Notebook，解决学员在环境配置和代码运行中可能遇到的各类问题。

5. 社区支持
有LinkedIn社区和X/Twitter账号，学员之间可以交流学习心得，遇到问题也能获得官方支持。

环境配置要求

硬件要求：课程推荐16GB以上RAM，部分内容需要GPU支持（课程提供云端方案）。

软件要求：Python 3.10+、Docker、Cursor IDE（推荐）。

API密钥：OpenAI API Key为主，部分实验支持Anthropic、Google Gemini等。

快速开始

克隆仓库

git clone https://github.com/ed-donner/agents.git
cd agents

按照你的操作系统选择配置指南

# Mac用户
open setup/SETUP-mac.md

# Windows用户
open setup/SETUP-PC.md

# Linux用户
open setup/SETUP-linux.md

观看视频课程

# 访问官方课程页面
open https://edwarddonner.com/2025/04/21/the-complete-agentic-ai-engineering-course/

适合人群

想要系统学习AI Agent开发的工程师：有Python基础，想从零到生产级掌握AI Agent技术
想要转向AI方向的开发者：有后端/全栈经验，想拓展AI工程能力
AI爱好者想深入实践：不满足于调API，想理解Agent内部机制
想要建立AI Agent产品原型的创业者：用最短时间建立可演示的Agent产品原型

开源协议

本项目采用MIT开源协议，可以免费用于个人学习、商业项目参考。课程内容持续更新，框架版本会随官方发布保持同步。

服务支持：如有兴趣不会搭建，可以联系微信：WRYD6166，开源项目搭建10-50元。

文章版权归作者所有，未经允许请勿转载。

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技术分享

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