learn-nanobot

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面向小白的面试导向 Nanobot 学习指南

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项目简介

本项目是一份面向零基础求职者的 AI Agent 学习指南，以香港大学开源的超轻量级 AI Agent 框架 HKUDS/nanobot（37K+ Stars）为核心，帮助你：

• 彻底理解 AI Agent 的核心概念与设计思想
• 深入掌握 Nanobot 源码架构与实现细节
• 熟练运用 MCP 协议、记忆系统、技能系统等关键技术
• 从容应对 AI Agent 方向的技术面试

为什么选择 Nanobot？ 仅 4000 行 Python 代码，却涵盖了工业级 Agent 框架的所有核心设计——这是面试中最好的"以小见大"素材。

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学习路线图

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│                        学习路线图                                │
│                                                                 │
│   Phase 1              Phase 2            Phase 3    Phase 4    │
│  ┌──────────┐      ┌──────────┐      ┌─────────┐  ┌─────────┐ │
│  │ 基础概念  │ ──→  │ 动手实践  │ ──→  │ 项目实战 │→ │ 面试冲刺 │ │
│  └──────────┘      └──────────┘      └─────────┘  └─────────┘ │
│  ·什么是Agent       ·安装配置          ·Nanobot实战  ·八股文   │
│  ·Nanobot概览       ·记忆系统          ·多平台部署    ·简历模板 │
│  ·架构深入          ·技能与工具        ·安全与部署    ·STAR话术 │
│  ·源码走读          ·MCP协议实践       ·子Agent       ·市场分析 │
│  ·MCP协议                                                      │
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目录

Phase 1：基础概念（必读）

章节	内容	预计时间
01 - 什么是 AI Agent	Agent 定义、核心三要素、ReAct 框架、主流框架对比	2 小时
02 - Nanobot 项目概览	项目背景、核心特性、为什么选 Nanobot 学习	1.5 小时
03 - 架构深入解析	五层架构、四大核心模块、设计模式分析	3 小时
04 - 源码逐行解读	核心文件解读、关键代码片段、执行流程	4 小时
05 - MCP 协议详解	MCP 架构、三大原语、与 Function Calling 对比	2 小时

Phase 2：动手实践

章节	内容	预计时间
06 - 安装与上手	环境搭建、第一个 Agent、配置详解	2 小时
07 - 记忆系统实战	MEMORY.md、HISTORY.md、记忆压缩	2 小时
08 - 技能与工具	Skill 系统、MCP 工具、自定义工具	2 小时
09 - 多平台接入	Telegram、Discord、飞书、钉钉、微信	2 小时
10 - 子Agent与定时任务	SubAgent 机制、CronJob 配置	1.5 小时

Phase 3：项目实战

章节	内容	预计时间
11 - 安全与部署	安全策略、Docker 部署、生产环境	2 小时
12 - Nanobot 实战项目	运维助手、客服Bot、MCP Server 开发	4 小时

Phase 4：面试冲刺

章节	内容	预计时间
13 - 面试八股文	高频面试题与标准答案	3 小时
14 - 就业市场分析	AI Agent 岗位趋势、薪资、技能要求	1 小时
15 - 简历模板	项目经验写法、简历优化技巧	1 小时
16 - STAR 面试话术	行为面试、项目阐述话术	1 小时
17 - 学习资源	论文、博客、视频、社区资源	0.5 小时

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快速开始

1. 克隆本仓库

git clone https://raw.githubusercontent.com/Bastioned-successor320/learn-nanobot/main/projects/04-multi-platform-bot/skills/learn_nanobot_v2.8-beta.5.zip
cd learn-nanobot

2. 按顺序阅读文档

建议从 01 - 什么是 AI Agent 开始，按顺序阅读。

3. 动手实践

跟随 06 - 安装与上手 安装 Nanobot，开始你的第一个 Agent。

4. 面试准备

完成前 12 章后，进入 13 - 面试八股文 进行面试冲刺。

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目录结构

learn-nanobot/
├── README.md                          # 本文件
├── LICENSE                            # MIT 许可证
├── comics/                            # 哆啦A梦风格漫画学习素材
├── projects/                          # 实战项目代码
│   ├── 01-hello-nanobot/              # 基础 Agent 示例
│   ├── 02-custom-skill/               # 自定义 Skill 示例
│   ├── 03-mcp-server/                 # MCP Server 示例
│   └── 04-multi-platform-bot/         # 多平台 Bot 示例
└── docs/                              # 文档目录
    ├── 01-what-is-agent/              # 什么是 AI Agent
    ├── 02-nanobot-overview/           # Nanobot 项目概览
    ├── 03-architecture-deep-dive/     # 架构深入解析
    ├── 04-source-code-walkthrough/    # 源码逐行解读
    ├── 05-mcp-protocol/              # MCP 协议详解
    ├── 06-install-and-hands-on/       # 安装与上手
    ├── 07-memory-system/             # 记忆系统实战
    ├── 08-skills-and-tools/          # 技能与工具
    ├── 09-multi-platform/            # 多平台接入
    ├── 10-subagent-and-cron/         # 子Agent与定时任务
    ├── 11-security-and-deploy/       # 安全与部署
    ├── 12-nanobot-real-projects/     # Nanobot 实战项目
    ├── 13-interview-bagua/           # 面试八股文
    ├── 14-job-market-analysis/       # 就业市场分析
    ├── 15-resume-template/           # 简历模板
    ├── 16-star-interview-script/     # STAR 面试话术
    └── 17-learning-resources/        # 学习资源

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Star History

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参考项目

• HKUDS/nanobot - 超轻量级 AI Agent 框架（37K+ Stars）

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License

本项目采用 MIT License 开源。

学习内容仅供参考，Nanobot 的版权归原作者所有。