搞 Agent 开发的，这套资源非常值得一看。
O'Reilly 有一本《AI Agents - The Definitive Guide》，作者把整本书对应的配套代码全部开源到了 GitHub。
一共 12 个章节，35 个 Jupyter Notebook。
内容覆盖得很全。
前面从思维链、思维树、ReAct 这些经典 Agent 模式开始，后面逐渐进入多 Agent 协作、记忆管理、效果评估、成本计算这些真正做项目时绕不开的问题。
它和很多只带你跑一个 Demo 的教程不太一样。
从基础结构到后面的工程化问题，基本可以顺着走一遍完整的 Agent 开发流程。
刚开始学 Agent 的，可以直接把它当学习路线。
已经在做 Agent 项目的，也可以挑自己比较薄弱的部分单独看。
代码可以直接在线运行。
每个 Notebook 都提供了 Colab 运行入口，浏览器点开就能直接跑，不需要先在本地安装 Python、Jupyter，再折腾各种依赖。
我个人比较关注的是最后一章，专门讲 Agent 系统的威胁建模。
现在很多 Agent 教程主要都在讲 Prompt、Tool Calling、MCP、多 Agent 和工作流，但安全这一块真正讲得比较细的并不多。
Agent 一旦拥有文件访问、代码执行、API 调用这些能力，风险也会跟着上来。
工具权限怎么控制，Prompt Injection 怎么防，Agent 被诱导执行危险操作以后怎么处理，这些问题到了真正上线的时候都会遇到。
即使没买这本书也没关系。
因为这 35 个 Notebook 从头到尾跑一遍，本身就已经很像一套完整的 Agent 开发实战课程了。
而且免费。
GitHub
Nicolepcx/ai-agents-the-definitive-guide
