GitHubDaily(@GitHub_Daily):Victor Dibia 写了一本讲多 Agent 系统怎么设计的书，配套的代码仓库比书本身更值得看，里面有一个从零手写的框架 PicoAgents，就为了教学。多 Agent 框架看了好几个，接口各有一套，看完只会调它们的接口，底下 Agent 之间到底怎么协调还是说不清，这本书就是补这块知识的。书分 4 部分，从什么时候才需要多 Agent、几种协调模式，到自己动手写 Agent 循环、工具调用、记忆、流式输出，再到编排、评估和上线。 GitHub：https://t.co/3TPyTn0RWk 仓库里有个 code_along 目录，四个文件把一个最小 Agent 一步步搭起来，先是核心循环，再加工具，再加记忆，最后加流式。也带了个网页界面，能自动发现目录里的 Agent 和工作流直接跑，还有个 MCP 试验场能看到原始的调用往来。第 14 章那个案例还挺实用，分析 5000 多家公司的非结构化数据，怎么控成本、怎么断点续跑，这类东西教程里少见。模型接 OpenAI、Anthropic、GitHub Models 都行，本地 Ollama 也能接。想弄明白多 Agent 底下怎么转、不想被某个框架绑死的，代码免费，书另买。

2026.09.11 13:30

Victor Dibia 写了一本讲多 Agent 系统怎么设计的书，配套的代码仓库比书本身更值得看，里面有一个从零手写的框架 PicoAgents，就为了教学。多 Agent 框架看了好几个，接口各有一套，看完只会调它们的接口，底下 Agent 之间到底怎么协调还是说不清，这本书就是补这块知识的。书分 4 部分，从什么时候才需要多 Agent、几种协调模式，到自己动手写 Agent 循环、工具调用、记忆、流式输出，再到编排、评估和上线。 GitHub：仓库里有个 code_along 目录，四个文件把一个最小 Agent 一步步搭起来，先是核心循环，再加工具，再加记忆，最后加流式。也带了个网页界面，能自动发现目录里的 Agent 和工作流直接跑，还有个 MCP 试验场能看到原始的调用往来。第 14 章那个案例还挺实用，分析 5000 多家公司的非结构化数据，怎么控成本、怎么断点续跑，这类东西教程里少见。模型接 OpenAI、Anthropic、GitHub Models 都行，本地 Ollama 也能接。想弄明白多 Agent 底下怎么转、不想被某个框架绑死的，代码免费，书另买。