[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-neural-maze--philoagents-course":3,"tool-neural-maze--philoagents-course":64},[4,17,27,35,43,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[13,14,15],"开发框架","图像","Agent","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",140436,2,"2026-04-05T23:32:43",[13,15,26],"语言模型",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":23,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[13,14,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":23,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,26],{"id":44,"name":45,"github_repo":46,"description_zh":47,"stars":48,"difficulty_score":23,"last_commit_at":49,"category_tags":50,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[14,51,52,53,15,54,26,13,55],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":10,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,"2026-04-04T04:44:48",[15,14,13,26,54],{"id":65,"github_repo":66,"name":67,"description_en":68,"description_zh":69,"ai_summary_zh":69,"readme_en":70,"readme_zh":71,"quickstart_zh":72,"use_case_zh":73,"hero_image_url":74,"owner_login":75,"owner_name":76,"owner_avatar_url":77,"owner_bio":78,"owner_company":79,"owner_location":79,"owner_email":80,"owner_twitter":79,"owner_website":81,"owner_url":82,"languages":83,"stars":112,"forks":113,"last_commit_at":114,"license":115,"difficulty_score":116,"env_os":117,"env_gpu":118,"env_ram":119,"env_deps":120,"category_tags":133,"github_topics":134,"view_count":23,"oss_zip_url":79,"oss_zip_packed_at":79,"status":16,"created_at":143,"updated_at":144,"faqs":145,"releases":146},2840,"neural-maze\u002Fphiloagents-course","philoagents-course","When Philosophy meets AI","PhiloAgents-course 是一门将哲学智慧与现代人工智能技术相结合的开源实战课程。它旨在指导开发者从零构建一个基于 AI 的游戏模拟引擎，让柏拉图、亚里士多德、图灵等历史哲学家在虚拟环境中“复活”，成为能够进行深度对话和辩论的动态角色。\n\n该项目解决了传统游戏 NPC 交互僵化、缺乏个性的痛点，通过引入大语言模型（LLM）和智能体（Agent）技术，赋予角色真实的思考能力和独特的性格特征。课程不仅提供理论讲解，更侧重于工程落地，帮助用户掌握如何架构生产级的 RAG（检索增强生成）系统、部署 RESTful API 以及实施 LLMOps 最佳实践。\n\nPhiloAgents-course 特别适合希望提升 AI 应用开发能力的软件工程师、对智能体架构感兴趣的研究人员，以及想要探索交互式叙事可能性的游戏开发者。其技术亮点在于整合了 Groq 高速推理、MongoDB 数据存储、Opik 观测平台以及 LangGraph 等前沿工具链，通过六个模块的系统训练，学员最终能亲手打造一个具备工业级标准的智能体仿真系统，实现从原理到生产的完整闭环。","\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ch1>PhiloAgents Course\u003C\u002Fh1>\n  \u003Ch3>Learn how to build an AI-powered game simulation engine to impersonate popular philosophers.\u003C\u002Fh3>\n  \u003Cp class=\"tagline\">Open-source course by \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftheneuralmaze.substack.com\u002F\">The Neural Maze\u003C\u002Fa> and \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com\">Decoding ML\u003C\u002Fa> in collaboration with \u003C\u002Fbr> \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Frebrand.ly\u002Fphiloagents-mongodb\">MongoDB\u003C\u002Fa>, \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Frebrand.ly\u002Fphiloagents-opik\">Opik\u003C\u002Fa> and \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Frebrand.ly\u002Fphiloagents-groq\">Groq\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003C\u002Fbr>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_f2450248aca3.png\" alt=\"Architecture\" width=\"600\">\n\u003C\u002Fp>\n\n## 📖 About This Course\n\nEver dreamed of building your own AI-powered game? Get ready for an exciting journey where we'll combine the thrill of game development with cutting-edge AI technology!\n\nWelcome to **PhiloAgents** (a team-up between [Decoding ML](https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com) and [The Neural Maze](https:\u002F\u002Ftheneuralmaze.substack.com)) - where ancient philosophy meets modern AI. In this hands-on course, you'll build an AI agent simulation engine that brings historical philosophers to life in an interactive game environment. Imagine having deep conversations with Plato, debating ethics with Aristotle, or discussing artificial intelligence with Turing himself!\n\n**In 6 comprehensive modules**, you'll learn how to:\n- Create AI agents that authentically embody historical philosophers\n- Master building agentic applications\n- Architect and implement a production-ready RAG, LLM and LLMOps system from scratch\n\n### 🎮 The PhiloAgents Experience. What You'll Do:\n\nTransform static NPCs into dynamic AI personalities that:\n- Build a game character simulation engine, powered by AI agents and LLMs, that impersonates philosophers from our history, such as Plato, Aristotle and Turing.\n- Design production-ready agentic RAG systems.\n- Ship the agent as a RESTful API.\n- Apply LLMOps and software engineering best practices.\n- Use industry tools: Groq, MongoDB, Opik, LangGraph, LangChain, FastAPI, Websockets, Docker, etc.\n\nAfter completing this course, you'll have access to your own agentic simulation engine, as seen in the video below:\n\n\u003Cvideo src=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002Faedc041e-00ed-42ce-99f2-24ce74847e7a\"\u002F>\u003C\u002Fvideo>\n\n-------\n\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; border: none;\">\n  \u003Ctr style=\"border: none;\">\n    \u003Ctd width=\"20%\" style=\"border: none;\">\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftheneuralmaze.substack.com\u002F\" aria-label=\"The Neural Maze\">\n        \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_3a15abcc0487.png\" alt=\"The Neural Maze Logo\" width=\"150\"\u002F>\n      \u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd width=\"80%\" style=\"border: none;\">\n      \u003Cdiv>\n        \u003Ch2>📬 Stay Updated\u003C\u002Fh2>\n        \u003Cp>\u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftheneuralmaze.substack.com\u002F\">Join The Neural Maze\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb> and learn to build AI Systems that actually work, from principles to production. Every Wednesday, directly to your inbox. Don't miss out!\n\u003C\u002Fp>\n      \u003C\u002Fdiv>\n    \u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftheneuralmaze.substack.com\u002F\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fstatic\u002Fv1?label&logo=substack&message=Subscribe%20Now&style=for-the-badge&color=black&scale=2\" alt=\"Subscribe Now\" height=\"40\">\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; border: none;\">\n  \u003Ctr style=\"border: none;\">\n    \u003Ctd width=\"20%\" style=\"border: none;\">\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com\u002F\" aria-label=\"Decoding ML\">\n        \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_00e6b82e7dba.png\" alt=\"Decoding ML Logo\" width=\"150\"\u002F>\n      \u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd width=\"80%\" style=\"border: none;\">\n      \u003Cdiv>\n        \u003Ch2>📬 Stay Updated\u003C\u002Fh2>\n        \u003Cp>\u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com\u002F\">Join Decoding ML\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb> for proven content on designing, coding, and deploying production-grade AI systems with software engineering and MLOps best practices to help you ship AI applications. Every week, straight to your inbox.\u003C\u002Fp>\n      \u003C\u002Fdiv>\n    \u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com\u002F\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fstatic\u002Fv1?label&logo=substack&message=Subscribe%20Now&style=for-the-badge&color=black&scale=2\" alt=\"Subscribe Now\" height=\"40\">\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n## 🎯 What You'll Learn\n\nWhile building the PhiloAgents simulation engine, you'll master:\n\n- Building intelligent agents with LangGraph\n  - Agent development and orchestration\n  - RAG agentic communication patterns\n  - Character impersonation through prompt engineering (Plato, Aristotle, Turing)\n\n- Creating production-grade RAG systems\n  - Vector database integration\n  - Knowledge base creation from Wikipedia and Stanford Encyclopedia\n  - Advanced information retrieval\n\n- Engineering the system architecture\n  - End-to-end design (UI → Backend → Agent → Monitoring)\n  - RESTful API deployment with FastAPI and Docker\n  - Real-time communication via WebSockets\n\n- Implementing advanced agent features\n  - Short and long-term memory with MongoDB\n  - Dynamic conversation handling\n  - Real-time response generation\n\n- Mastering industry tools and practices\n  - Integration with Groq, MongoDB, Opik\n  - Modern Python tooling (uv, ruff)\n  - LangChain and LangGraph ecosystems\n  - Leveraging LLMs on GroqCloud for high-speed inference\n\n- Applying LLMOps best practices\n  - Automated agent evaluation\n  - Prompt monitoring and versioning\n  - Evaluation dataset generation\n\n🥷 By the end, you'll be a ninja in production-ready AI agent development!\n\n## 👥 Who Should Join?\n\n**This course is tailored for people who learn by building.** After completing the course, you will have your own code template and enough inspiration to develop your personal agentic applications.\n\n| Target Audience | Why Join? |\n|-----------------|-----------|\n| ML\u002FAI Engineers | Build production-ready agentic applications (beyond Notebook tutorials). |\n| Data\u002FSoftware Engineers | Architect end-to-end agentic applications. |\n| Data Scientists | Implement production agentic systems using LLMOps and SWE best practices. |\n\n## 🎓 Prerequisites\n\n| Category | Requirements |\n|----------|-------------|\n| **Skills** | - Python (Beginner) \u003Cbr\u002F> - Machine Learning, LLMs, RAG (Beginner) |\n| **Hardware** | Modern laptop\u002FPC (We will use Groq and OpenAI APIs to call our LLMs) |\n| **Level** | Beginner to Intermediate |\n\n\n## 💰 Cost Structure\n\n**The course is open-source and completely free!** You can run the simulation engine without any of the advanced LLMOps features at 0 cost.\n\nIf you choose to run the entire system end-to-end (this is optional), the maximum cost for cloud tools is approximately $1:\n\n| Service | Estimated Maximum Cost |\n|---------|------------------------|\n| Groq's API | $0 |\n| OpenAI's API (Optional) | ~$1 |\n\nIn Module 5 (optional module), we use OpenAI's API as an LLM-as-a-judge to evaluate our agents. In the rest of the course, we use Groq's API, which offers a free tier.\n\n**Just reading the materials? It's all free!**\n\n## 🥂 Open-source Course: Participation is Open and Free\n\nAs an open-source course, you don't have to enroll. Everything is self-paced, free of charge, and with its resources freely accessible at (video and articles are complementary - go through both for the whole picture):\n- **code**: this GitHub repository\n- **videos**: [The Neural Maze](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002F@TheNeuralMaze)\n- **articles**: [Decoding ML](https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com)\n\n## 📚 Course Outline\n\nThis **open-source course consists of 6 comprehensive modules** covering theory, system design, and hands-on implementation.\n\n[Read this](https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com\u002Fp\u002Ffrom-0-to-pro-ai-agents-roadmap) for a quick walkthrough of what you will learn in each module.\n\nOur recommendation for getting the most out of this course:\n1. Clone the repository.\n2. Read the materials (video and articles are complementary - go through both for the whole picture)\n3. Set up the code and run it to replicate our results.\n4. Go deeper into the code to understand the details of the implementation.\n\n\n| Module | Written Lesson | Video Lesson | Description | Running the code |\n|--------|----------------|--------------|-------------|------------------|\n| \u003Cdiv align=\"center\">0\u003C\u002Fdiv>  | \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com\u002Fp\u002Ffrom-0-to-pro-ai-agents-roadmap\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_25c85451214f.png\" alt=\"Diagram 0\" width=\"300\">\u003C\u002Fa> | \u003Cdiv align=\"center\">**No Video**\u003C\u002Fdiv> | Quick walkthrough over what you will learn in each module. | \u003Cdiv align=\"center\">**No code**\u003C\u002Fdiv> |\n| \u003Cdiv align=\"center\">1\u003C\u002Fdiv>  | \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com\u002Fp\u002Fbuild-your-gaming-simulation-ai-agent\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_25c85451214f.png\" alt=\"Diagram 1\" width=\"300\">\u003C\u002Fa> | \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FvbhShB70vFE?si=tK0hRQbEqlZMwFMm\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_d53f273e1021.png\" alt=\"Thumbnail 1\" width=\"400\">\u003C\u002Fa> | Architect your gaming simulation AI PhiloAgent. | \u003Cdiv align=\"center\">**No code**\u003C\u002Fdiv> |\n| \u003Cdiv align=\"center\">2\u003C\u002Fdiv> | \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com\u002Fp\u002Fyour-first-production-ready-rag-agent\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_8abe2b670e7f.png\" alt=\"Diagram 2\" width=\"300\">\u003C\u002Fa> | \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002F5fqkdiTP5Xw?si=Y1erl41qNSYlSaYx\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_2adc60d7e9a8.png\" alt=\"Thumbnail 2\" width=\"400\">\u003C\u002Fa> | Building the PhiloAgent in LangGraph using agentic RAG. | [philoagents-api](philoagents-api) |\n| \u003Cdiv align=\"center\">3\u003C\u002Fdiv> | \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com\u002Fp\u002Fmemory-the-secret-sauce-of-ai-agents\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_f3fb0b2b008f.png\" alt=\"Diagram 3\" width=\"300\">\u003C\u002Fa> | \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FxDouz4WNHV0?si=t2Wk179LQnSDY1iL\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_6a862ae6dbc5.png\" alt=\"Thumbnail 3\" width=\"400\">\u003C\u002Fa> | Wrapping up our agentic RAG layer by implementing the short-term and long-term memory components. | [philoagents-api](philoagents-api) |\n| \u003Cdiv align=\"center\">4\u003C\u002Fdiv> | \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com\u002Fp\u002Fdeploying-agents-as-real-time-apis\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_13279b777777.png\" alt=\"Diagram 4\" width=\"300\">\u003C\u002Fa>  | \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FsvABzOASrzg?si=nylMpFm0nozPNSbi\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_daabd549765e.png\" alt=\"Thumbnail 4\" width=\"400\">\u003C\u002Fa> | Expose the agent as a RESTful API (FastAPI + Websockets). | [philoagents-api](philoagents-api) |\n| \u003Cdiv align=\"center\">5\u003C\u002Fdiv> | \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com\u002Fp\u002Fobservability-for-rag-agents\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_b654507ee7b6.png\" alt=\"Diagram 5\" width=\"300\">\u003C\u002Fa>  | \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FYy0szt5OlNI?si=otYpqM_BY2gxdxnS\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_0eebd2118446.png\" alt=\"Thumbnail 5\" width=\"400\">\u003C\u002Fa> | Observability for RAG agents (part of LLMOps): evaluating agents, prompt monitoring, prompt versioning, etc. | [philoagents-api](philoagents-api) |\n| \u003Cdiv align=\"center\">6\u003C\u002Fdiv> | \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com\u002Fp\u002Fengineer-python-projects-like-a-pro\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_25cc1d3ad564.png\" alt=\"Diagram 6\" width=\"300\">\u003C\u002Fa>   | \u003Cdiv align=\"center\">**No Video**\u003C\u002Fdiv> | Structuring Python projects like a PRO. Modern Python tooling. Docker setup. | [philoagents-api](philoagents-api) |\n\nAnd if you're feeling extra brave, there's also a 2h 30m video course where we have merged all the video lessons into one.\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002Fpg1Sn9rsFak?si=bKMdL-EbaMb90PT3\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_0b342ebbf07a.png\" alt=\"PhiloAgents Full Course\" width=\"500\">\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\n------\n\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; border: none;\">\n  \u003Ctr style=\"border: none;\">\n    \u003Ctd width=\"20%\" style=\"border: none;\">\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftheneuralmaze.substack.com\u002F\" aria-label=\"The Neural Maze\">\n        \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_3a15abcc0487.png\" alt=\"The Neural Maze Logo\" width=\"150\"\u002F>\n      \u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd width=\"80%\" style=\"border: none;\">\n      \u003Cdiv>\n        \u003Ch2>📬 Stay Updated\u003C\u002Fh2>\n        \u003Cp>\u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftheneuralmaze.substack.com\u002F\">Join The Neural Maze\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb> and learn to build AI Systems that actually work, from principles to production. Every Wednesday, directly to your inbox. Don't miss out!\n\u003C\u002Fp>\n      \u003C\u002Fdiv>\n    \u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftheneuralmaze.substack.com\u002F\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fstatic\u002Fv1?label&logo=substack&message=Subscribe%20Now&style=for-the-badge&color=black&scale=2\" alt=\"Subscribe Now\" height=\"40\">\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; border: none;\">\n  \u003Ctr style=\"border: none;\">\n    \u003Ctd width=\"20%\" style=\"border: none;\">\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com\u002F\" aria-label=\"Decoding ML\">\n        \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_00e6b82e7dba.png\" alt=\"Decoding ML Logo\" width=\"150\"\u002F>\n      \u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd width=\"80%\" style=\"border: none;\">\n      \u003Cdiv>\n        \u003Ch2>📬 Stay Updated\u003C\u002Fh2>\n        \u003Cp>\u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com\u002F\">Join Decoding ML\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb> for proven content on designing, coding, and deploying production-grade AI systems with software engineering and MLOps best practices to help you ship AI applications. Every week, straight to your inbox.\u003C\u002Fp>\n      \u003C\u002Fdiv>\n    \u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com\u002F\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fstatic\u002Fv1?label&logo=substack&message=Subscribe%20Now&style=for-the-badge&color=black&scale=2\" alt=\"Subscribe Now\" height=\"40\">\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n## 🏗️ Project Structure\n\nWhile building the PhiloAgents simulation engine, we will rely on two separate applications:\n\n```bash\n.\n├── philoagents-api\u002F     # Backend API containing the PhiloAgents simulation engine (Python)\n└── philoagents-ui\u002F      # Frontend UI for the game (Node)\n```\n\nThe course will focus only on the `philoagents-api` application that contains all the agent simulation logic. The `philoagents-ui` application is used to play the game.\n\n## 👔 Dataset\n\nTo impersonate our philosopher agents with real-world knowledge, we will populate their long-term memory with data from:\n- Wikipedia\n- The Stanford Encyclopedia of Philosophy\n\nYou don't have to download anything explicitly. While populating the long-term memory, the `philoagents-api` application will download the data from the internet automatically.\n\n## 🚀 Getting Started\n\nFind detailed setup and usage instructions in the [INSTALL_AND_USAGE.md](INSTALL_AND_USAGE.md) file.\n\n**Pro tip:** Read the accompanying articles first for a better understanding of the system you'll build.\n\n## 💡 Questions and Troubleshooting\n\nHave questions or running into issues? We're here to help!\n\nOpen a [GitHub issue](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fneural-maze\u002Fphiloagents-course\u002Fissues) for:\n- Questions about the course material\n- Technical troubleshooting\n- Clarification on concepts\n\n## 🥂 Contributing\n\nAs an open-source course, we may not be able to fix all the bugs that arise.\n\nIf you find any bugs and know how to fix them, support future readers by contributing to this course with your bug fix.\n\nYou can always contribute by:\n- Forking the repository\n- Fixing the bug\n- Creating a pull request\n\n📍 [For more details, see the contributing guide.](CONTRIBUTING.md)\n\nWe will deeply appreciate your support for the AI community and future readers 🤗\n\n## Sponsors\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; border: none;\">\n    \u003Ctr style=\"border: none;\">\n      \u003Ctd align=\"center\" style=\"border: none; padding: 20px;\">\n        \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Frebrand.ly\u002Fphiloagents-mongodb\" target=\"_blank\">\n          \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_c34fbd224faf.png\" width=\"200\" style=\"max-height: 45px; width: auto;\" alt=\"MongoDB\">\n        \u003C\u002Fa>\n      \u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" style=\"border: none; padding: 20px;\">\n        \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Frebrand.ly\u002Fphiloagents-opik\" target=\"_blank\">\n          \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_93b63d28065c.png\" width=\"200\" style=\"max-height: 45px; width: auto;\" alt=\"Opik\">\n        \u003C\u002Fa>\n      \u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" style=\"border: none; padding: 20px;\">\n        \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Frebrand.ly\u002Fphiloagents-groq\" target=\"_blank\">\n          \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_0be580cea751.png\" width=\"200\" style=\"max-height: 45px; width: auto;\" alt=\"Groq\">\n        \u003C\u002Fa>\n      \u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftable>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## Core Contributors\n\n\u003Ctable>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd align=\"center\">\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fiusztinpaul\">\n        \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_4b0e7e4e43b1.png\" width=\"100px;\" alt=\"Paul Iusztin\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\n        \u003Csub>\u003Cb>Paul Iusztin\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\n      \u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>\n      \u003Csub>AI\u002FML Engineer\u003C\u002Fsub>\n    \u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd align=\"center\">\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMichaelisTrofficus\">\n        \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_beeb94265d28.png\" width=\"100px;\" alt=\"Miguel Otero Pedrido\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\n        \u003Csub>\u003Cb>Miguel Otero Pedrido\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\n      \u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>\n      \u003Csub>AI\u002FML Engineer\u003C\u002Fsub>\n    \u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n## License\n\nThis project is licensed under the MIT License - see the [LICENSE](LICENSE) file for details.\n\n------\n\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; border: none;\">\n  \u003Ctr style=\"border: none;\">\n    \u003Ctd width=\"20%\" style=\"border: none;\">\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftheneuralmaze.substack.com\u002F\" aria-label=\"The Neural Maze\">\n        \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_3a15abcc0487.png\" alt=\"The Neural Maze Logo\" width=\"150\"\u002F>\n      \u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd width=\"80%\" style=\"border: none;\">\n      \u003Cdiv>\n        \u003Ch2>📬 Stay Updated\u003C\u002Fh2>\n        \u003Cp>\u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftheneuralmaze.substack.com\u002F\">Join The Neural Maze\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb> and learn to build AI Systems that actually work, from principles to production. Every Wednesday, directly to your inbox. Don't miss out!\n\u003C\u002Fp>\n      \u003C\u002Fdiv>\n    \u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftheneuralmaze.substack.com\u002F\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fstatic\u002Fv1?label&logo=substack&message=Subscribe%20Now&style=for-the-badge&color=black&scale=2\" alt=\"Subscribe Now\" height=\"40\">\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; border: none;\">\n  \u003Ctr style=\"border: none;\">\n    \u003Ctd width=\"20%\" style=\"border: none;\">\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com\u002F\" aria-label=\"Decoding ML\">\n        \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_00e6b82e7dba.png\" alt=\"Decoding ML Logo\" width=\"150\"\u002F>\n      \u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd width=\"80%\" style=\"border: none;\">\n      \u003Cdiv>\n        \u003Ch2>📬 Stay Updated\u003C\u002Fh2>\n        \u003Cp>\u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com\u002F\">Join Decoding ML\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb> for proven content on designing, coding, and deploying production-grade AI systems with software engineering and MLOps best practices to help you ship AI applications. Every week, straight to your inbox.\u003C\u002Fp>\n      \u003C\u002Fdiv>\n    \u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com\u002F\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fstatic\u002Fv1?label&logo=substack&message=Subscribe%20Now&style=for-the-badge&color=black&scale=2\" alt=\"Subscribe Now\" height=\"40\">\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n","\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ch1>PhiloAgents 课程\u003C\u002Fh1>\n  \u003Ch3>学习如何构建一个由 AI 驱动的游戏模拟引擎，以扮演著名哲学家。\u003C\u002Fh3>\n  \u003Cp class=\"tagline\">由 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftheneuralmaze.substack.com\u002F\">The Neural Maze\u003C\u002Fa> 和 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com\">Decoding ML\u003C\u002Fa> 联合 \u003C\u002Fbr> \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Frebrand.ly\u002Fphiloagents-mongodb\">MongoDB\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Frebrand.ly\u002Fphiloagents-opik\">Opik\u003C\u002Fa> 以及 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Frebrand.ly\u002Fphiloagents-groq\">Groq\u003C\u002Fa> 共同推出的开源课程。\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003C\u002Fbr>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_f2450248aca3.png\" alt=\"架构\" width=\"600\">\n\u003C\u002Fp>\n\n## 📖 关于本课程\n\n你是否曾梦想过打造属于自己的 AI 驱动游戏？现在，准备好踏上一段激动人心的旅程吧！我们将把游戏开发的乐趣与前沿的 AI 技术完美结合！\n\n欢迎来到 **PhiloAgents**（由 [Decoding ML](https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com) 和 [The Neural Maze](https:\u002F\u002Ftheneuralmaze.substack.com) 联合推出）——在这里，古老哲学与现代 AI 相遇。在本实践型课程中，你将构建一个 AI 代理模拟引擎，让历史上的哲学家们在一个互动式游戏环境中栩栩如生。想象一下，你可以与柏拉图深入对话、与亚里士多德探讨伦理问题，甚至与图灵本人讨论人工智能！\n\n**通过 6 个全面的模块**，你将学会：\n- 创建能够真实体现历史哲学家特质的 AI 代理\n- 掌握构建智能代理应用的技巧\n- 从零开始设计并实现一套生产级的 RAG、LLM 和 LLMOps 系统\n\n### 🎮 PhiloAgents 体验：你将完成的任务：\n\n将静态 NPC 转化为动态 AI 人格，使其能够：\n- 构建一个基于 AI 代理和 LLM 的游戏角色模拟引擎，用于扮演柏拉图、亚里士多德和图灵等历史哲学家。\n- 设计生产级的智能代理 RAG 系统。\n- 将该代理部署为 RESTful API。\n- 应用 LLMOps 和软件工程的最佳实践。\n- 使用行业工具：Groq、MongoDB、Opik、LangGraph、LangChain、FastAPI、Websockets、Docker 等。\n\n完成本课程后，你将拥有属于自己的智能代理模拟引擎，正如下方视频所示：\n\n\u003Cvideo src=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002Faedc041e-00ed-42ce-99f2-24ce74847e7a\"\u002F>\u003C\u002Fvideo>\n\n-------\n\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; border: none;\">\n  \u003Ctr style=\"border: none;\">\n    \u003Ctd width=\"20%\" style=\"border: none;\">\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftheneuralmaze.substack.com\u002F\" aria-label=\"The Neural Maze\">\n        \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_3a15abcc0487.png\" alt=\"The Neural Maze Logo\" width=\"150\"\u002F>\n      \u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd width=\"80%\" style=\"border: none;\">\n      \u003Cdiv>\n        \u003Ch2>📬 保持更新\u003C\u002Fh2>\n        \u003Cp>\u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftheneuralmaze.substack.com\u002F\">加入 The Neural Maze\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb>，学习如何从原理到生产落地，构建真正可用的 AI 系统。每周三直接发送到你的邮箱，千万不要错过！\n\u003C\u002Fp>\n      \u003C\u002Fdiv>\n    \u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftheneuralmaze.substack.com\u002F\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fstatic\u002Fv1?label&logo=substack&message=Subscribe%20Now&style=for-the-badge&color=black&scale=2\" alt=\"立即订阅\" height=\"40\">\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; border: none;\">\n  \u003Ctr style=\"border: none;\">\n    \u003Ctd width=\"20%\" style=\"border: none;\">\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com\u002F\" aria-label=\"Decoding ML\">\n        \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_00e6b82e7dba.png\" alt=\"Decoding ML Logo\" width=\"150\"\u002F>\n      \u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd width=\"80%\" style=\"border: none;\">\n      \u003Cdiv>\n        \u003Ch2>📬 保持更新\u003C\u002Fh2>\n        \u003Cp>\u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com\u002F\">加入 Decoding ML\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb>，获取关于如何运用软件工程和 MLOps 最佳实践来设计、编码及部署生产级 AI 系统的实用内容，助你成功上线 AI 应用。每周一次，直接送达你的收件箱。\u003C\u002Fp>\n      \u003C\u002Fdiv>\n    \u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com\u002F\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fstatic\u002Fv1?label&logo=substack&message=Subscribe%20Now&style=for-the-badge&color=black&scale=2\" alt=\"立即订阅\" height=\"40\">\n  \u003C\u002FA>\n\u003C\u002Fp>\n\n## 🎯 你将学到什么\n\n在构建 PhiloAgents 模拟引擎的过程中，你将掌握以下技能：\n\n- 使用 LangGraph 构建智能代理\n  - 代理开发与编排\n  - RAG 智能通信模式\n  - 通过提示工程实现角色扮演（柏拉图、亚里士多德、图灵）\n\n- 创建生产级 RAG 系统\n  - 向量数据库集成\n  - 基于维基百科和斯坦福哲学百科全书构建知识库\n  - 高级信息检索技术\n\n- 系统架构设计\n  - 端到端设计（UI → 后端 → 代理 → 监控）\n  - 使用 FastAPI 和 Docker 部署 RESTful API\n  - 通过 WebSockets 实现实时通信\n\n- 实现高级代理功能\n  - 利用 MongoDB 实现短期与长期记忆\n  - 动态对话处理\n  - 实时响应生成\n\n- 熟练掌握行业工具与实践\n  - 与 Groq、MongoDB、Opik 的集成\n  - 现代 Python 工具链（uv、ruff）\n  - LangChain 和 LangGraph 生态系统\n  - 在 GroqCloud 上利用 LLM 进行高速推理\n\n- 应用 LLMOps 最佳实践\n  - 自动化代理评估\n  - 提示监控与版本管理\n  - 评估数据集生成\n\n🥷 到课程结束时，你将成为生产级 AI 代理开发领域的高手！\n\n## 👥 谁适合参加？\n\n**本课程专为边学边做的人士设计。** 完成课程后，你将获得自己的代码模板，并从中汲取灵感，进一步开发属于自己的智能代理应用。\n\n| 目标受众 | 参加理由 |\n|-----------------|-----------|\n| 机器学习\u002FAI 工程师 | 构建生产级智能代理应用（超越笔记本教程）。 |\n| 数据\u002F软件工程师 | 设计端到端智能代理应用。 |\n| 数据科学家 | 运用 LLMOps 和 SWE 最佳实践，实现生产级智能代理系统。 |\n\n## 🎓 先决条件\n\n| 类别 | 要求 |\n|----------|-------------|\n| **技能** | - Python（初级） \u003Cbr\u002F> - 机器学习、LLM、RAG（初级） |\n| **硬件** | 现代笔记本电脑\u002F台式机（我们将使用 Groq 和 OpenAI 的 API 来调用我们的 LLM） |\n| **水平** | 初级到中级 |\n\n## 💰 成本结构\n\n**本课程为开源且完全免费！** 您可以不使用任何高级的LLMOps功能，以零成本运行模拟引擎。\n\n如果您选择端到端地运行整个系统（这是可选的），云端工具的最大成本约为1美元：\n\n| 服务 | 预计最高成本 |\n|---------|------------------------|\n| Groq的API | $0 |\n| OpenAI的API（可选） | ~$1 |\n\n在第5模块（可选模块）中，我们使用OpenAI的API作为“LLM即裁判”来评估我们的智能体。而在课程的其余部分，我们则使用Groq的API，该API提供免费层级。\n\n**只是阅读材料？全部都是免费的！**\n\n## 🥂 开源课程：参与开放且免费\n\n作为一门开源课程，您无需注册即可参与。所有内容均为自定进度学习，完全免费，并且相关资源均可自由访问，包括：\n- **代码**：本GitHub仓库\n- **视频**：[The Neural Maze](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002F@TheNeuralMaze)\n- **文章**：[Decoding ML](https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com)\n\n视频和文章互为补充，建议两者都浏览以获得完整的学习体验。\n\n## 📚 课程大纲\n\n本**开源课程由6个全面的模块组成**，涵盖理论、系统设计和动手实践。\n\n[阅读此文](https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com\u002Fp\u002Ffrom-0-to-pro-ai-agents-roadmap)以快速了解每个模块将学习的内容。\n\n我们建议您按照以下步骤充分利用本课程：\n1. 克隆仓库。\n2. 阅读相关资料（视频和文章相辅相成，建议两者都看以获得完整理解）。\n3. 搭建代码环境并运行，复现我们的结果。\n4. 深入研究代码，理解实现细节。\n\n\n| 模块 | 文字教程 | 视频教程 | 描述 | 运行代码 |\n|--------|----------------|--------------|-------------|------------------|\n| \u003Cdiv align=\"center\">0\u003C\u002Fdiv>  | \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com\u002Fp\u002Ffrom-0-to-pro-ai-agents-roadmap\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_25c85451214f.png\" alt=\"Diagram 0\" width=\"300\">\u003C\u002Fa> | \u003Cdiv align=\"center\">**无视频**\u003C\u002Fdiv> | 快速概述各模块的学习内容。 | \u003Cdiv align=\"center\">**无代码**\u003C\u002Fdiv> |\n| \u003Cdiv align=\"center\">1\u003C\u002Fdiv>  | \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com\u002Fp\u002Fbuild-your-gaming-simulation-ai-agent\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_25c85451214f.png\" alt=\"Diagram 1\" width=\"300\">\u003C\u002Fa> | \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FvbhShB70vFE?si=tK0hRQbEqlZMwFMm\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_d53f273e1021.png\" alt=\"Thumbnail 1\" width=\"400\">\u003C\u002Fa> | 构架您的游戏模拟AI PhiloAgent。 | \u003Cdiv align=\"center\">**无代码**\u003C\u002Fdiv> |\n| \u003Cdiv align=\"center\">2\u003C\u002Fdiv> | \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com\u002Fp\u002Fyour-first-production-ready-rag-agent\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_8abe2b670e7f.png\" alt=\"Diagram 2\" width=\"300\">\u003C\u002Fa> | \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002F5fqkdiTP5Xw?si=Y1erl41qNSYlSaYx\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_2adc60d7e9a8.png\" alt=\"Thumbnail 2\" width=\"400\">\u003C\u002Fa> | 使用代理式RAG在LangGraph中构建PhiloAgent。 | [philoagents-api](philoagents-api) |\n| \u003Cdiv align=\"center\">3\u003C\u002Fdiv> | \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com\u002Fp\u002Fmemory-the-secret-sauce-of-ai-agents\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_f3fb0b2b008f.png\" alt=\"Diagram 3\" width=\"300\">\u003C\u002Fa> | \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FxDouz4WNHV0?si=t2Wk179LQnSDY1iL\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_6a862ae6dbc5.png\" alt=\"Thumbnail 3\" width=\"400\">\u003C\u002Fa> | 通过实现短期和长期记忆组件，完善我们的代理式RAG层。 | [philoagents-api](philoagents-api) |\n| \u003Cdiv align=\"center\">4\u003C\u002Fdiv> | \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com\u002Fp\u002Fdeploying-agents-as-real-time-apis\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_13279b777777.png\" alt=\"Diagram 4\" width=\"300\">\u003C\u002Fa>  | \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FsvABzOASrzg?si=nylMpFm0nozPNSbi\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_daabd549765e.png\" alt=\"Thumbnail 4\" width=\"400\">\u003C\u002Fa> | 将智能体暴露为RESTful API（FastAPI + Websockets）。 | [philoagents-api](philoagents-api) |\n| \u003Cdiv align=\"center\">5\u003C\u002Fdiv> | \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com\u002Fp\u002Fobservability-for-rag-agents\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_b654507ee7b6.png\" alt=\"Diagram 5\" width=\"300\">\u003C\u002Fa>  | \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FYy0szt5OlNI?si=otYpqM_BY2gxdxnS\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_0eebd2118446.png\" alt=\"Thumbnail 5\" width=\"400\">\u003C\u002Fa> | RAG智能体的可观性（LLMOps的一部分）：评估智能体、提示监控、提示版本控制等。 | [philoagents-api](philoagents-api) |\n| \u003Cdiv align=\"center\">6\u003C\u002Fdiv> | \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com\u002Fp\u002Fengineer-python-projects-like-a-pro\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_25cc1d3ad564.png\" alt=\"Diagram 6\" width=\"300\">\u003C\u002Fa>   | \u003Cdiv align=\"center\">**无视频**\u003C\u002Fdiv> | 像专业人士一样组织Python项目。现代Python工具链。Docker配置。 | [philoagents-api](philoagents-api) |\n\n如果您足够勇敢，还有一门时长2小时30分钟的视频课程，我们将所有视频教程整合成一堂课。\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002Fpg1Sn9rsFak?si=bKMdL-EbaMb90PT3\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_0b342ebbf07a.png\" alt=\"PhiloAgents全课程\" width=\"500\">\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\n------\n\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; border: none;\">\n  \u003Ctr style=\"border: none;\">\n    \u003Ctd width=\"20%\" style=\"border: none;\">\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftheneuralmaze.substack.com\u002F\" aria-label=\"The Neural Maze\">\n        \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_3a15abcc0487.png\" alt=\"The Neural Maze Logo\" width=\"150\"\u002F>\n      \u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd width=\"80%\" style=\"border: none;\">\n      \u003Cdiv>\n        \u003Ch2>📬 保持更新\u003C\u002Fh2>\n        \u003Cp>\u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftheneuralmaze.substack.com\u002F\">加入The Neural Maze\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb>，从原理到生产，学习如何构建真正可用的AI系统。每周三直接发送到您的邮箱。不要错过！\n\u003C\u002Fp>\n      \u003C\u002Fdiv>\n    \u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftheneuralmaze.substack.com\u002F\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fstatic\u002Fv1?label&logo=substack&message=Subscribe%20Now&style=for-the-badge&color=black&scale=2\" alt=\"立即订阅\" height=\"40\">\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; border: none;\">\n  \u003Ctr style=\"border: none;\">\n    \u003Ctd width=\"20%\" style=\"border: none;\">\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com\u002F\" aria-label=\"Decoding ML\">\n        \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_00e6b82e7dba.png\" alt=\"Decoding ML Logo\" width=\"150\"\u002F>\n      \u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd width=\"80%\" style=\"border: none;\">\n      \u003Cdiv>\n        \u003Ch2>📬 保持更新\u003C\u002Fh2>\n        \u003Cp>\u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com\u002F\">加入Decoding ML\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb>，获取关于使用软件工程和MLOps最佳实践设计、编码和部署生产级AI系统的可靠内容，助您成功交付AI应用。每周直接发送到您的邮箱。\u003C\u002Fp>\n      \u003C\u002Fdiv>\n    \u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com\u002F\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fstatic\u002Fv1?label&logo=substack&message=Subscribe%20Now&style=for-the-badge&color=black&scale=2\" alt=\"立即订阅\" height=\"40\">\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n## 🏗️ 项目结构\n\n在构建PhiloAgents模拟引擎的过程中，我们将依赖两个独立的应用程序：\n\n```bash\n.\n├── philoagents-api\u002F     # 包含PhiloAgents模拟引擎的后端API（Python）\n└── philoagents-ui\u002F      # 游戏前端UI（Node）\n```\n\n本课程将仅关注包含所有智能体模拟逻辑的`philoagents-api`应用。`philoagents-ui`应用则用于进行游戏体验。\n\n## 👔 数据集\n\n为了使我们的哲学家智能体具备现实世界的知识，我们将用以下数据填充其长期记忆：\n- 维基百科\n- 斯坦福哲学百科全书\n\n您无需显式下载任何内容。在填充长期记忆时，`philoagents-api`应用会自动从互联网上下载所需数据。\n\n## 🚀 入门\n\n详细的设置和使用说明请参阅 [INSTALL_AND_USAGE.md](INSTALL_AND_USAGE.md) 文件。\n\n**实用小贴士：** 建议先阅读配套文章，以便更好地理解您将构建的系统。\n\n## 💡 问题与故障排除\n\n遇到问题或疑问？我们随时为您提供帮助！\n\n请在 [GitHub 问题](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fneural-maze\u002Fphiloagents-course\u002Fissues) 中提交：\n- 关于课程内容的问题\n- 技术故障排除\n- 概念澄清\n\n## 🥂 贡献\n\n作为一门开源课程，我们可能无法修复所有出现的 bug。\n\n如果您发现了 bug 并且知道如何解决，请通过贡献您的修复来支持未来的读者。\n\n您可以随时通过以下方式做出贡献：\n- 分支仓库\n- 修复 bug\n- 创建拉取请求\n\n📍 [更多详情，请参阅贡献指南。](CONTRIBUTING.md)\n\n我们衷心感谢您对 AI 社区和未来读者的支持 🤗\n\n## 赞助商\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; border: none;\">\n    \u003Ctr style=\"border: none;\">\n      \u003Ctd align=\"center\" style=\"border: none; padding: 20px;\">\n        \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Frebrand.ly\u002Fphiloagents-mongodb\" target=\"_blank\">\n          \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_c34fbd224faf.png\" width=\"200\" style=\"max-height: 45px; width: auto;\" alt=\"MongoDB\">\n        \u003C\u002Fa>\n      \u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" style=\"border: none; padding: 20px;\">\n        \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Frebrand.ly\u002Fphiloagents-opik\" target=\"_blank\">\n          \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_93b63d28065c.png\" width=\"200\" style=\"max-height: 45px; width: auto;\" alt=\"Opik\">\n        \u003C\u002Fa>\n      \u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd align=\"center\" style=\"border: none; padding: 20px;\">\n        \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Frebrand.ly\u002Fphiloagents-groq\" target=\"_blank\">\n          \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_0be580cea751.png\" width=\"200\" style=\"max-height: 45px; width: auto;\" alt=\"Groq\">\n        \u003C\u002Fa>\n      \u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftable>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## 核心贡献者\n\n\u003Ctable>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd align=\"center\">\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fiusztinpaul\">\n        \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_4b0e7e4e43b1.png\" width=\"100px;\" alt=\"Paul Iusztin\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\n        \u003Csub>\u003Cb>Paul Iusztin\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\n      \u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>\n      \u003Csub>AI\u002FML 工程师\u003C\u002Fsub>\n    \u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd align=\"center\">\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMichaelisTrofficus\">\n        \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_beeb94265d28.png\" width=\"100px;\" alt=\"Miguel Otero Pedrido\"\u002F>\u003Cbr \u002F>\n        \u003Csub>\u003Cb>Miguel Otero Pedrido\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\n      \u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>\n      \u003Csub>AI\u002FML 工程师\u003C\u002Fsub>\n    \u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n## 许可证\n\n本项目采用 MIT 许可证授权——详细信息请参阅 [LICENSE](LICENSE) 文件。\n\n------\n\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; border: none;\">\n  \u003Ctr style=\"border: none;\">\n    \u003Ctd width=\"20%\" style=\"border: none;\">\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftheneuralmaze.substack.com\u002F\" aria-label=\"The Neural Maze\">\n        \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_3a15abcc0487.png\" alt=\"The Neural Maze Logo\" width=\"150\"\u002F>\n      \u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd width=\"80%\" style=\"border: none;\">\n      \u003Cdiv>\n        \u003Ch2>📬 保持更新\u003C\u002Fh2>\n        \u003Cp>\u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftheneuralmaze.substack.com\u002F\">加入 The Neural Maze\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb>，从原理到生产环境，学习如何构建真正可用的 AI 系统。每周三直接发送到您的邮箱，千万不要错过！\n\u003C\u002Fp>\n      \u003C\u002Fdiv>\n    \u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftheneuralmaze.substack.com\u002F\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fstatic\u002Fv1?label&logo=substack&message=Subscribe%20Now&style=for-the-badge&color=black&scale=2\" alt=\"立即订阅\" height=\"40\">\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; border: none;\">\n  \u003Ctr style=\"border: none;\">\n    \u003Ctd width=\"20%\" style=\"border: none;\">\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com\u002F\" aria-label=\"Decoding ML\">\n        \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_readme_00e6b82e7dba.png\" alt=\"Decoding ML Logo\" width=\"150\"\u002F>\n      \u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd width=\"80%\" style=\"border: none;\">\n      \u003Cdiv>\n        \u003Ch2>ǭ 保持更新\u003C\u002Fh2>\n        \u003Cp>\u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com\u002F\">加入 Decoding ML\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb>，获取经过验证的内容，学习如何运用软件工程和 MLOps 最佳实践来设计、编码并部署生产级 AI 系统，助力您成功交付 AI 应用。每周一次，直接发送到您的邮箱。\n\u003C\u002Fp>\n      \u003C\u002Fdiv>\n    \u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com\u002F\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fstatic\u002Fv1?label&logo=substack&message=Subscribe%20Now&style=for-the-badge&color=black&scale=2\" alt=\"立即订阅\" height=\"40\">\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>","# PhiloAgents Course 快速上手指南\n\n本指南将帮助你快速搭建一个由 AI 驱动的哲学家游戏模拟引擎。通过本课程，你将学习如何使用 LangGraph、RAG 和 LLMOps 技术构建生产级的智能体应用。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保你的开发环境满足以下要求：\n\n### 系统要求\n- **操作系统**：Windows, macOS 或 Linux\n- **硬件**：现代笔记本电脑或台式机（无需本地 GPU，推理将调用云端 API）\n- **Python 版本**：建议 Python 3.10+\n\n### 前置技能\n- 基础 Python 编程能力\n- 对机器学习、LLM 和 RAG 有初步了解\n\n### 账号与依赖\n你需要准备以下服务的访问凭证（大部分有免费额度）：\n1. **Groq API Key**：用于高速 LLM 推理（主要使用，免费）。\n2. **OpenAI API Key**（可选）：仅在第 5 模块用于评估代理（\"LLM-as-a-judge\"），预计成本约 $1。\n3. **MongoDB Atlas**：用于存储短期和长期记忆（免费层可用）。\n4. **Opik**（可选）：用于 LLMOps 监控和评估。\n\n> **提示**：本项目推荐使用现代 Python 工具链 `uv` 进行依赖管理，它比传统 pip 更快。\n\n## 安装步骤\n\n### 1. 克隆项目代码\n首先，将开源仓库克隆到本地：\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdecodingml\u002Fphiloagents-course.git\ncd philoagents-course\n```\n\n### 2. 安装依赖\n项目推荐使用 `uv` 进行环境管理和依赖安装。如果你尚未安装 `uv`，可以先安装它，然后运行：\n\n```bash\n# 使用 uv 同步环境并安装依赖\nuv sync\n```\n\n*如果没有安装 uv，也可以使用标准的 pip 方式（需确保已激活虚拟环境）：*\n```bash\npython -m venv .venv\nsource .venv\u002Fbin\u002Factivate  # Windows: .venv\\Scripts\\activate\npip install -r requirements.txt\n```\n\n### 3. 配置环境变量\n在项目根目录下创建 `.env` 文件，并填入你的 API 密钥和数据库连接信息：\n\n```bash\ncp .env.example .env\n```\n\n编辑 `.env` 文件，填入以下内容：\n```env\nGROQ_API_KEY=your_groq_api_key\nOPENAI_API_KEY=your_openai_api_key # 可选，用于评估模块\nMONGODB_URI=your_mongodb_connection_string\nOPIK_API_KEY=your_opik_api_key # 可选，用于监控\n```\n\n### 4. 初始化数据（RAG 知识库）\n根据课程模块（Module 2 & 3），你需要构建包含哲学家知识（如维基百科、斯坦福哲学百科）的向量数据库。具体脚本通常位于 `philoagents-api` 目录中，请参照各模块的详细文档运行数据摄入脚本。\n\n## 基本使用\n\n完成安装和配置后，你可以启动后端服务来体验哲学家模拟引擎。\n\n### 启动 API 服务\n进入 API 目录并启动 FastAPI 服务：\n\n```bash\ncd philoagents-api\nuvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000\n```\n\n### 测试交互\n服务启动后，你可以通过 WebSocket 或 REST API 与哲学家智能体进行对话。\n\n**简单的 curl 测试示例（REST API）：**\n\n```bash\ncurl -X POST \"http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fchat\" \\\n     -H \"Content-Type: application\u002Fjson\" \\\n     -d '{\n           \"message\": \"你好，苏格拉底。什么是智慧？\",\n           \"philosopher\": \"Socrates\"\n         }'\n```\n\n**WebSocket 连接：**\n由于项目强调实时通信，推荐使用支持 WebSocket 的客户端（如 Postman 或前端界面）连接到 `ws:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fws` 以获得流式回复体验。\n\n### 下一步\n现在你已经成功运行了基础引擎。建议按照课程大纲（Module 1 至 Module 6）逐步深入：\n1. 阅读 [Decoding ML](https:\u002F\u002Fdecodingml.substack.com) 上的配套文章。\n2. 观看 [The Neural Maze](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002F@TheNeuralMaze) 的视频教程。\n3. 深入代码实现记忆模块、部署优化及 LLMOps 监控功能。","某教育科技团队计划开发一款沉浸式历史哲学互动游戏，让玩家能与柏拉图、亚里士多德等思想家进行深度辩论。\n\n### 没有 philoagents-course 时\n- 开发者需从零摸索如何构建多智能体架构，难以让 AI 角色精准还原特定哲学家的语言风格与思想体系。\n- 缺乏成熟的 RAG（检索增强生成）设计经验，导致角色回答常出现事实幻觉或逻辑断裂，无法支撑严肃的哲学探讨。\n- 工程落地困难，缺少将实验性 Demo 转化为生产级 RESTful API 及 LLMOps 监控体系的标准流程，项目难以上线维护。\n\n### 使用 philoagents-course 后\n- 团队直接复用课程中完整的智能体模拟引擎架构，快速打造出能逼真模仿图灵、柏拉图等人物性格的动态 NPC。\n- 依据课程提供的生产级 RAG 方案，结合 MongoDB 与 Groq 构建了高准确度知识库，确保角色对话既符合史实又具备辩证深度。\n- 掌握从 LangGraph 编排到 Docker 部署的全链路最佳实践，顺利将系统封装为稳定 API，并集成 Opik 实现高效的性能监控与迭代。\n\nphiloagents-course 不仅缩短了从概念到成品的研发周期，更赋予了开发者构建具备深厚文化底蕴与工程鲁棒性的 AI 仿真系统的核心能力。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneural-maze_philoagents-course_3a15abcc.png","neural-maze","The Neural Maze","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fneural-maze_2f1be7be.png","Become a real Machine Learning Engineer In a World Full of Hype",null,"theneuralmaze@gmail.com","https:\u002F\u002Ftheneuralmaze.substack.com\u002F","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fneural-maze",[84,88,92,96,100,104,108],{"name":85,"color":86,"percentage":87},"Python","#3572A5",55.1,{"name":89,"color":90,"percentage":91},"JavaScript","#f1e05a",36.9,{"name":93,"color":94,"percentage":95},"Jupyter Notebook","#DA5B0B",5.5,{"name":97,"color":98,"percentage":99},"Makefile","#427819",1.5,{"name":101,"color":102,"percentage":103},"Dockerfile","#384d54",0.5,{"name":105,"color":106,"percentage":107},"HTML","#e34c26",0.3,{"name":109,"color":110,"percentage":111},"CSS","#663399",0.2,1472,311,"2026-04-03T13:50:57","MIT",4,"Linux, macOS, Windows","不需要本地 GPU（使用 Groq 和 OpenAI API 进行云端推理）","未说明（现代笔记本\u002FPC 即可）",{"notes":121,"python":122,"dependencies":123},"该项目是一个基于云 API 的课程，主要依赖 Groq（免费层）和可选的 OpenAI API 进行 LLM 推理，因此无需本地高性能显卡。若运行完整系统（含评估模块），预计云工具成本约 1 美元。项目采用现代 Python 工具链（uv, ruff）并支持 Docker 部署。","未说明（提及使用 uv, ruff 等现代 Python 工具）",[124,125,126,127,128,129,130,131,132],"LangGraph","LangChain","FastAPI","Websockets","Docker","MongoDB","Opik","uv","ruff",[13,15,54],[135,136,137,138,139,140,141,142],"agent","agent-based-simulation","agentic-workflow","groq","langgraph","mongodb","opik","rag","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T08:41:34.267084",[],[]]