附录C:参考资源
整理了学习 AI Agent 开发相关的所有优质资源,按类别分组,每个资源都标注了适合什么水平的人。
官方文档
这些是最权威、最准确的信息来源,遇到问题先查这里。
Anthropic 官方文档
- 链接:https://docs.anthropic.com/
- 简介:Anthropic 的 API 参考文档,包含所有 API 接口说明、使用指南、最佳实践和代码示例。内容全面,更新及时,是开发 Claude 应用的第一手参考。
- 适合:所有水平(入门到高级)
Claude Agent SDK 文档(TypeScript)
- 链接:https://github.com/anthropics/claude-code-sdk-js
- 简介:Claude Agent SDK TypeScript 版的官方仓库,包含安装说明、API 文档和使用示例。SDK 提供了在 TypeScript/JavaScript 项目中构建 Agent 应用的完整工具集。
- 适合:入门到高级
Claude Agent SDK 文档(Python)
- 链接:https://github.com/anthropics/claude-code-sdk-python
- 简介:Claude Agent SDK Python 版的官方仓库。Python 开发者的首选,功能与 TypeScript 版对齐,支持异步编程。
- 适合:入门到高级
MCP 规范
- 链接:https://modelcontextprotocol.io/
- 简介:Model Context Protocol 的官方规范网站,详细定义了协议的结构、通信方式、工具描述格式等。想要开发 MCP Server 或深入理解 MCP 的人必看。
- 适合:中级到高级
Anthropic Cookbook
- 链接:https://github.com/anthropics/anthropic-cookbook
- 简介:Anthropic 官方出品的"菜谱",一系列实用的代码示例和教程。涵盖 Tool Use、Prompt Caching、Streaming 等常见场景,拿来就能用。
- 适合:入门到中级
GitHub 仓库
学代码最好的方式就是看别人的代码。这些仓库值得 star 并深入研读。
Claude Code
- 链接:https://github.com/anthropics/claude-code
- 简介:Anthropic 官方的 Claude Code CLI 工具。本教程的核心研究对象。虽然是编译后的代码,但其架构设计和使用方式是学习 Agent 开发的绝佳范本。
- 适合:中级到高级
Claude Code SDK Demos
- 链接:https://github.com/anthropics/claude-code-sdk-demos
- 简介:Claude Agent SDK 的官方示例项目集合,包含多种 Agent 应用的实现,从简单到复杂都有,是学习的好起点。
- 适合:入门到中级
OpenClaw
- 链接:https://github.com/anthropics/claude-code(社区逆向实现,可在 GitHub 搜索 "openclaw")
- 简介:Claude Code 的开源复刻项目(TypeScript),尽可能还原了 Claude Code 的核心架构。适合想深入了解 Agent 框架设计的开发者。
- 适合:中级到高级
NanoClaw
- 链接:在 GitHub 搜索 "nanoclaw"
- 简介:精简版的 Claude Code 复刻(TypeScript),保留核心功能但代码量大幅减少。适合想快速理解核心原理或基于此进行二次开发的开发者。
- 适合:入门到中级
ZeroClaw
- 链接:在 GitHub 搜索 "zeroclaw"
- 简介:Python 版的 Agent 框架实现,从零开始构建。Python 开发者的最佳学习材料。
- 适合:入门到中级
MCP Servers 官方仓库
- 链接:https://github.com/modelcontextprotocol/servers
- 简介:官方维护的 MCP Server 集合,包含文件系统、数据库、Git、Slack、GitHub 等十几种开箱即用的 MCP Server。可以直接用,也可以参考它们学习怎么写自己的 MCP Server。
- 适合:入门到高级
MCP TypeScript SDK
- 链接:https://github.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk
- 简介:用 TypeScript 开发 MCP Server 和 Client 的官方 SDK,提供了完整的类型定义和便利函数。
- 适合:中级
MCP Python SDK
- 链接:https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk
- 简介:用 Python 开发 MCP Server 和 Client 的官方 SDK,基于 asyncio,支持 stdio 和 SSE 两种传输方式。
- 适合:中级
Anthropic SDK(Python)
- 链接:https://github.com/anthropics/anthropic-sdk-python
- 简介:Anthropic API 的 Python 官方 SDK,Claude Agent SDK 的底层依赖。适合想从底层理解 API 调用或自己构建 Agent 框架的开发者。
- 适合:入门到高级
Anthropic SDK(TypeScript)
- 链接:https://github.com/anthropics/anthropic-sdk-typescript
- 简介:Anthropic API 的 TypeScript 官方 SDK,完整支持所有 API 功能,包括 Streaming、Tool Use、Batches 等。
- 适合:入门到高级
博客文章
这些文章提供了深入的技术洞察和实践经验,强烈推荐阅读。
Building Effective Agents(构建有效的 Agent)
- 链接:https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents
- 简介:Anthropic 工程团队的经典文章,深入讲解了如何构建真正有效的 AI Agent。涵盖了 Agent 的设计模式、常见陷阱、最佳实践。这是学习 Agent 开发必读的文章,没有之一。
- 适合:入门到高级
Claude Code: Best Practices for Agentic Coding
- 链接:https://www.anthropic.com/engineering/claude-code-best-practices
- 简介:Anthropic 官方总结的 Claude Code 最佳实践,教你怎么写好 CLAUDE.md、怎么配置权限、怎么组织工作流等。虽然是针对 Claude Code 的,但很多原则对所有 Agent 开发都适用。
- 适合:入门到中级
How We Built Our Multi-Agent Research System
- 链接:https://www.anthropic.com/engineering/built-multi-agent-research-system
- 简介:Anthropic 工程团队分享他们如何构建多 Agent 研究系统的实践经验,包括 Agent 间协调、错误处理、成本控制等实际问题。
- 适合:中级到高级
Effective Harnesses for Long-Running Agents
- 链接:https://www.anthropic.com/engineering/effective-harnesses-for-long-running-agents
- 简介:讨论如何构建可靠的 Agent 运行环境,让 Agent 能长时间稳定运行。涉及错误恢复、状态管理、资源控制等关键话题。
- 适合:中级到高级
Equipping Agents with Skills
- 链接:https://www.anthropic.com/engineering/equipping-agents-with-skills
- 简介:讲解如何给 Agent 装备"技能"——预定义的能力模块,让 Agent 能更好地完成特定类型的任务。
- 适合:中级
Prompt Engineering Guide
- 链接:https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview
- 简介:Anthropic 官方的 Prompt Engineering 指南,教你怎么写出更好的提示词。对 Agent 开发至关重要——Agent 的 System Prompt 写得好不好,直接决定了 Agent 的表现。
- 适合:所有水平
社区资源
和其他开发者交流是学习最快的方式之一。
Anthropic Discord
- 链接:https://discord.gg/anthropic
- 简介:Anthropic 官方 Discord 社区,有专门的 Claude Code 频道和 Agent 开发讨论区。可以直接和 Anthropic 的工程师交流,提问回复很快。
- 适合:所有水平
MCP Discord
- 链接:通过 MCP 官网加入
- 简介:Model Context Protocol 的社区 Discord,讨论 MCP Server 开发、协议细节等。
- 适合:中级到高级
Claude Code GitHub Discussions
- 链接:https://github.com/anthropics/claude-code/discussions
- 简介:Claude Code 的 GitHub 讨论区,可以报 Bug、提需求、分享经验。搜索历史讨论经常能找到你遇到的问题的解决方案。
- 适合:所有水平
Stack Overflow
- 链接:https://stackoverflow.com/questions/tagged/claude 和 https://stackoverflow.com/questions/tagged/anthropic
- 简介:Stack Overflow 上的 Claude 和 Anthropic 相关标签,技术问答社区。问题质量参差不齐,但有时能找到很实用的解答。
- 适合:所有水平
Twitter/X 推荐关注
- @AnthropicAI:Anthropic 官方账号,发布产品更新和研究成果
- @alexalbert__:Alex Albert,Claude 产品负责人,经常分享 Claude 的使用技巧
- @aaborodkin:Anthropic Developer Relations,分享开发者相关内容
- @sdtoyer:Simon Willison,AI 工具和 Agent 领域的独立开发者,博客内容质量极高
- 简介:关注这些账号可以第一时间获取 Claude 和 Agent 领域的最新动态。
- 适合:所有水平
推荐阅读
系统性的学习材料,帮你建立完整的知识体系。
《Building LLM Apps》- Anthropic 官方课程
- 链接:https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude
- 简介:Anthropic 官方的构建 LLM 应用指南,从基础到高级循序渐进。涵盖了 Prompt Engineering、Tool Use、Agent 等核心话题。
- 适合:入门到中级
DeepLearning.AI 短课程
- 链接:https://www.deeplearning.ai/short-courses/
- 简介:Andrew Ng 的 DeepLearning.AI 平台上有多门与 AI Agent 相关的免费短课程,包括和 Anthropic 合作推出的 Claude 相关课程。视频教学,适合喜欢看视频学习的人。
- 适合:入门到中级
Simon Willison's Blog
- 链接:https://simonwillison.net/
- 简介:Simon Willison 的个人博客,他是 Django 联合创始人,现在深耕 AI 工具领域。博客内容深入浅出,对 LLM 和 Agent 的实践分析非常到位。强烈推荐定期阅读。
- 适合:入门到高级
Lilian Weng's Blog
- 链接:https://lilianweng.github.io/
- 简介:Lilian Weng(OpenAI 研究员)的博客,其中 "LLM Powered Autonomous Agents" 一文是 AI Agent 领域的经典综述。写得非常系统、学术但易懂。
- 适合:中级到高级
相关技术学习路线
如果你已经学完了本教程,以下技术方向值得继续探索:
| 技术方向 | 为什么要学 | 推荐资源 |
|---|---|---|
| Prompt Engineering | 让 Agent 更聪明 | Anthropic Prompt Engineering Guide |
| Docker & 容器化 | Agent 安全运行环境 | Docker 官方文档 https://docs.docker.com/ |
| 数据库(SQL/NoSQL) | Agent 需要存储数据 | SQLite 教程、MongoDB 大学 |
| 向量数据库 | 实现 RAG | Pinecone 文档、Chroma 文档 |
| Web 开发(React/Vue) | 给 Agent 做前端界面 | 各框架官方文档 |
| DevOps 基础 | Agent 的部署和监控 | Linux 基础、CI/CD、云服务商文档 |
工具推荐
好的工具能大幅提升开发效率。
开发工具
| 工具 | 链接 | 说明 | 适合 |
|---|---|---|---|
| VS Code | https://code.visualstudio.com/ | 最流行的代码编辑器,配合 Claude 扩展和 Copilot 使用体验极佳 | 所有水平 |
| Claude Code CLI | https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code | Anthropic 官方的命令行 AI 助手,本教程的核心工具 | 所有水平 |
| Cursor | https://cursor.com/ | AI-first 的代码编辑器,内置 AI 辅助编程 | 入门到中级 |
| Node.js | https://nodejs.org/ | TypeScript 版 SDK 的运行环境,建议用 LTS 版本 | 所有水平 |
| Python 3.10+ | https://www.python.org/ | Python 版 SDK 的运行环境,推荐用 uv 管理虚拟环境 | 所有水平 |
| uv | https://github.com/astral-sh/uv | 极速 Python 包管理器,替代 pip + virtualenv,快 10-100 倍 | 入门到高级 |
| Docker Desktop | https://www.docker.com/products/docker-desktop/ | Agent 沙箱环境的首选方案 | 中级到高级 |
| Postman / Hoppscotch | https://www.postman.com/ / https://hoppscotch.io/ | API 调试工具,测试 Agent 接口很方便 | 入门到中级 |
测试工具
| 工具 | 链接 | 说明 | 适合 |
|---|---|---|---|
| Vitest | https://vitest.dev/ | TypeScript 的测试框架,速度快,配置简单 | 中级 |
| pytest | https://docs.pytest.org/ | Python 的测试框架,功能强大,插件丰富 | 中级 |
| MCP Inspector | https://github.com/modelcontextprotocol/inspector | MCP Server 的调试工具,可以手动测试工具调用 | 中级 |
监控与调试工具
| 工具 | 链接 | 说明 | 适合 |
|---|---|---|---|
| Langfuse | https://langfuse.com/ | 开源的 LLM 应用监控平台,追踪 token 用量、延迟、成本 | 中级到高级 |
| Braintrust | https://www.braintrustdata.com/ | AI 应用评估和监控平台 | 中级到高级 |
| SQLite Browser | https://sqlitebrowser.org/ | 图形化的 SQLite 管理工具,查看 Agent 的数据库 | 入门 |
| jq | https://jqlang.github.io/jq/ | 命令行 JSON 处理工具,解析 Agent 的 JSON 输出超方便 | 中级 |
AI 开发相关平台
| 平台 | 链接 | 说明 | 适合 |
|---|---|---|---|
| Anthropic Console | https://console.anthropic.com/ | Anthropic 官方控制台,管理 API Key、查看用量、测试 Prompt | 所有水平 |
| Anthropic Workbench | https://console.anthropic.com/workbench | 在线调试 Claude API 的工具,可以交互式测试 Prompt 和 Tool Use | 入门到中级 |
| GitHub | https://github.com/ | 代码托管平台,Agent 的 MCP Server 可以接入 GitHub 操作代码仓库 | 所有水平 |
| Vercel | https://vercel.com/ | 前端部署平台,如果要给 Agent 做 Web 界面可以用这个 | 中级 |
| Railway | https://railway.app/ | 应用部署平台,方便部署 Agent 后端服务 | 中级 |
竞品与替代方案
了解竞品有助于开拓视野,知道 Claude Agent SDK 的优势和不足。
| 框架/工具 | 链接 | 说明 |
|---|---|---|
| OpenAI Agents SDK | https://github.com/openai/openai-agents-python | OpenAI 的 Agent 框架,基于 GPT 模型 |
| LangChain | https://github.com/langchain-ai/langchain | 最早流行的 LLM 应用框架,生态丰富但略显臃肿 |
| LangGraph | https://github.com/langchain-ai/langgraph | LangChain 团队出品的图结构 Agent 框架 |
| LlamaIndex | https://github.com/run-llama/llama_index | 专注于 RAG 和数据处理的框架 |
| CrewAI | https://github.com/crewAIInc/crewAI | 多 Agent 协作框架 |
| AutoGen | https://github.com/microsoft/autogen | 微软的多 Agent 框架 |
| Google ADK | https://github.com/google/adk-python | Google 的 Agent Development Kit |
| Dify | https://github.com/langgenius/dify | 开源的 LLM 应用开发平台,可视化编排 |
最后一个建议:资源再多,不如动手做一个项目。选一个你感兴趣的场景,用这些资源作为参考,从零开始搭一个 Agent 出来。边做边学,效率最高。