项目介绍
Agents, MCPs & LangGraph - 教程
此仓库作为在GCPR 2025上展示的代理系统教程的官方配套资源。内容主要集中在构建健壮、多步骤代理的两个关键框架:LangGraph 和 模型上下文协议(MCP)。
所有代码和材料都提供以促进动手学习体验。
快速开始
所有课程都可以在Google Colab中运行。点击下面的图标以在Colab中打开相应的笔记本并开始学习。
| 课程 | 笔记本/文件夹名称 | 跟随代码 | 完整解决方案 |
|---|
| 介绍langgraph | 01_basic_langgraph_chatbot | - |  |
| langgraph基础 | 02_chat_with_pdfs_and_youtube |  |  |
| MCP | hello-mcp/ |  | - |
| 编排 | 03_deepresearch | - |  |
[!NOTE]
如果使用Colab,请确保在每个笔记本的第一个单元格中运行以安装所需的包,因为每个Colab笔记本都在一个全新的环境中运行。
记得在第一个单元格创建的.env文件中添加您的API密钥。
本地设置
对于那些想要更深入探索的人,可以按照以下说明在本地系统上设置该仓库
- 克隆仓库
git clone https://github.com/TuebingenAICenter/agent-tutorial-dev.git
cd agent-tutorial
- 使用您选择的Python管理器创建并激活虚拟环境。安装所需包。(以下是
uv和venv的说明)
- 复制
env.example文件并将其重命名为.env。向此文件中添加您的API密钥。
venv
# 我们推荐使用python 3.12,但任何版本>=3.10应该都能工作
python3.12 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
uv [推荐]
uv venv -p 3.12
source .venv/bin/activate
uv pip install -r requirements.txt
作者与合作者
<table width="100%">
<tr>
<td align="center">
<div style="width: 150px;">
<img src="https://gips0.baidu.com/it/u=1756696307,1602871208&fm=3081&app=3081&f=JPEG?w=301&h=301" alt="Peter Gehler" width="150px;">
<h4>
<a href="https://tuebingen.ai">
Peter Gehler
</a>
</h4>
<sub><i>Tübingen AI中心教授</i></sub>
</div>
</td>
<td align="center">
<div style="width: 150px;">
<img src="https://nc.mlcloud.uni-tuebingen.de/index.php/apps/files_sharing/publicpreview/bybeXfZaGyxJ6nX?file=/&fileId=17890935&x=1920&y=1080&a=true&etag=3af9170c15d4a2e1583ae41d9c3bc366" alt="Matthias Kümmerer" width="150px;">
<h4>
<a href="https://bethgelab.org/">
Matthias Kümmerer
</a>
</h4>
<sub><i>bethgelab博士后研究员</i></sub>
</div>
</td>
<td align="center">
<div style="width: 150px;">
<img src="https://gips0.baidu.com/it/u=2183371062,28754440&fm=3081&app=3081&f=JPEG?w=460&h=460" alt="Linus A. Schneider" width="150px;">
<h4>
<a href="https://github.com/shoshinL">
Linus A. Schneider
</a>
</h4>
<sub><i>Tübingen大学硕士生</i></sub>
</div>
</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">
<div style="width: 150px;">
<img src="https://gips1.baidu.com/it/u=2132572338,4167216032&fm=3081&app=3081&f=JPEG?w=460&h=460" alt="Jaisidh Singh" width="150px;">
<h4>
<a href="https://github.com/jaisidhsingh">
Jaisidh Singh
</a>
</h4>
<sub><i>Tübingen大学硕士生</i></sub>
</div>
</td>
<td align="center">
<div style="width: 150px;">
<img src="https://gips0.baidu.com/it/u=3552511514,728551029&fm=3081&app=3081&f=JPEG?w=301&h=301" alt="Robin" width="150px;">
<h4>
<a href="https://github.com/robinruff">
Robin Ruff
</a>
</h4>
<sub><i>Tübingen AI中心软件工程师</i></sub>
</div>
</td>
<td align="center">
<div style="width: 150px;">
<img src="https://gips1.baidu.com/it/u=3566571258,3048271471&fm=3081&app=3081&f=JPEG?w=301&h=301" alt="Mamen" width="150px;">
<h4>
<a href="https://github.com/mtc-20">
Mamen
</a>
</h4>
<sub><i>Tübingen AI中心软件工程师</i></sub>
</div>
</td>
</tr>
</table>
<!-- TO BE REMOVED -->
<!-- ## 开发资源
- [Google幻灯片:代理及其如何开始使用Langgraph ][1]
- [Google Colab:简单的聊天笔记本][2]
- [PDF:OpenAI 实用指南,构建代理][3]
- [仓库:从零开始的Langgraph深度研究][4]
- [课程: ][4A]
- [仓库:Perplexica][5]
- [仓库:HuggingFace开放深度研究][6]
## 待办事项
- [ ] 许可证
- [ ] 免责声明
- [ ] API密钥和环境变量
- [ ] 设置说明和要求
[1]: https://docs.google.com/presentation/d/1hgG-bZOhD7q1VPcLFIWIKymWp46MFxYbdtn9coP3Q2o/mobilepresent#slide=id.g35ea3d3cc5f_0_17
[2]: https://colab.research.google.com/drive/1U97KmxMIT1EBBLQqSgE3k2KcDQ484JHi?usp=sharing
[3]: https://cdn.openai.com/business-guides-and-resources/a-practical-guide-to-building-agents.pdf
[4]: https://github.com/langchain-ai/deep_research_from_scratch
[5]: https://github.com/ItzCrazyKns/Perplexica
[4A]: https://academy.langchain.com/courses/take/deep-research-with-langgraph/texts/67644896-getting-set-up
[6]: https://github.com/huggingface/smolagents/tree/main/examples/open_deep_research -->
<!-- END OF TO BE REMOVED -->
<!-- 链接 -->