随着 AI Agent 概念越来越火，越来越多开发者开始关注：

• Agent 如何工作
• 多 Agent 如何协作
• Workflow 如何编排
• Tool Use 如何实现

尤其是在需要长期运行实验、多 Agent 协同或持续调用模型接口的场景中，一个稳定的运行环境会明显影响学习与开发体验。而一些具备稳定资源与网络支持的环境（如莱卡云服务器这类部署方式）通常更适合长期运行 AI Agent 实验环境。

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一、什么是 hello-agents？

hello-agents 是由 Datawhale 推出的开源 AI Agent 教程项目。

它的核心目标是：

👉 帮助开发者从 0 开始理解和构建 AI Agent

项目更偏向：

• Agent 入门学习
• Workflow 理解
• Tool Use 实践
• 多 Agent 协作实验

非常适合学习型场景。

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二、核心特点解析

1️⃣ 面向初学者

hello-agents 更强调：

• 简单易懂
• 渐进式学习
• 从基础开始构建 Agent

适合刚接触 AI Agent 的开发者。

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2️⃣ 多 Agent Workflow

项目会逐步介绍：

• Agent Loop
• Tool Calling
• Workflow Pipeline
• Multi-Agent 协作

帮助理解真实 Agent 系统。

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3️⃣ Tool Use 实践

支持：

• 工具调用
• API 接入
• 自动化任务
• Workflow 执行

比单纯聊天更接近真实 Agent。

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4️⃣ 开源可扩展

开发者可以：

• 修改 Agent Logic
• 增加 Tool Provider
• 自定义 Workflow
• 扩展实验环境

适合学习与实验。

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5️⃣ 更适合长期实验

对于：

• 长时间学习
• 多 Agent 调试
• Workflow 实验

稳定环境会明显提升体验。

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三、适用场景

• AI Agent 入门
• Multi-Agent 学习
• Workflow 实验
• Agent Framework 教学
• Tool Use 实践
• AI 自动化研究

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四、搭建思路

1️⃣ 环境准备

apt update
apt install -y git python3 python3-pip

2️⃣ 获取项目

git clone https://github.com/datawhalechina/hello-agents
cd hello-agents

3️⃣ 安装依赖

pip install -r requirements.txt

4️⃣ 配置模型接口

根据项目说明配置：

• OpenAI API
• Claude API
• DeepSeek API
• Workflow 参数

5️⃣ 启动运行

python main.py

即可开始 Agent 实验。

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五、部署环境的一点经验

在 AI Agent 学习与实验过程中，如果涉及：

• 多 Agent 并发
• 长时间 Workflow 调试
• 高频模型调用
• 长上下文 Session

本地环境可能会遇到：

• Session 中断
• Context 丢失
• Workflow 不稳定
• 资源不足

而在一些具备稳定资源与持续运行能力的环境（如莱卡云服务器）中，这类问题通常更容易得到缓解，尤其适合长期运行 AI Agent 学习与实验环境。

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六、总结

hello-agents 本质上是一个：

👉 AI Agent 入门与 Workflow 教学项目

它最大的特点在于：

• 对新手友好
• 多 Agent 教学
• Tool Use 实践
• Workflow 导向设计

如果你的目标是：

• 学习 AI Agent
• 理解 Multi-Agent Workflow
• 搭建 Agent 实验环境
• 研究 Autonomous Workflow

hello-agents 是一个值得尝试的开源项目。