Agentic-Design-Patterns README

The project's README from github.com/evoiz/Agentic-Design-Patterns. As one markdown file: README.md.

📚 Agentic Design Patterns - A Hands-On Guide to Building Intelligent Systems

Book Author Charity License

📖 About This Repository

This repository contains the complete materials for "Agentic Design Patterns: A Hands-On Guide to Building Intelligent Systems" by Antonio Gulli. It includes all chapters in PDF format and accompanying code notebooks for hands-on learning.

Note: All author royalties are donated to Save the Children 💝

🎯 What You'll Learn

This comprehensive guide covers 21 chapters and 7 appendices on building intelligent AI agent systems, including:

📁 Repository Structure

.
├── 📄 README.md                           # This file
├── 📚 book/
│   └── Agentic_Design_Patterns_Complete.pdf  # Complete book (424 pages)
├── 💻 chapter_notebooks/                          # Chapter 
│   ├── Chapter_01_Prompt_Chaining.ipynb
│   ├── Chapter_02_Routing.ipynb
│   ├── Chapter_03_Parallelization.ipynb
│   ├── ...
│   └── Appendix_G_Coding_Agents.ipynb

📚 Table of Contents

Introduction & Foundations

Part One: Core Patterns (103 pages)

  1. Chapter 1: Prompt Chaining - Sequential task decomposition
  2. Chapter 2: Routing - Dynamic path selection
  3. Chapter 3: Parallelization - Concurrent processing
  4. Chapter 4: Reflection - Self-improvement mechanisms
  5. Chapter 5: Tool Use - External capability integration
  6. Chapter 6: Planning - Strategic task management
  7. Chapter 7: Multi-Agent - Collaborative systems

Part Two: Advanced Patterns (61 pages)

  1. Chapter 8: Memory Management - State persistence
  2. Chapter 9: Learning and Adaptation - Dynamic improvement
  3. Chapter 10: Model Context Protocol (MCP) - Standardized interfaces
  4. Chapter 11: Goal Setting and Monitoring - Objective tracking

Part Three: Production Patterns (34 pages)

  1. Chapter 12: Exception Handling and Recovery - Robust error management
  2. Chapter 13: Human-in-the-Loop - Human-AI collaboration
  3. Chapter 14: Knowledge Retrieval (RAG) - Information access patterns

Part Four: Enterprise Patterns (114 pages)

  1. Chapter 15: Inter-Agent Communication (A2A) - Agent networking
  2. Chapter 16: Resource-Aware Optimization - Efficient resource usage
  3. Chapter 17: Reasoning Techniques - Advanced decision-making
  4. Chapter 18: Guardrails/Safety Patterns - Risk mitigation
  5. Chapter 19: Evaluation and Monitoring - Performance tracking
  6. Chapter 20: Prioritization - Task management
  7. Chapter 21: Exploration and Discovery - Autonomous learning

Appendices (74 pages)

Conclusion & References

🚀 Getting Started

Prerequisites

# Python 3.8 or higher required
python --version

# Install Jupyter for notebooks
pip install jupyter notebook

# Install common dependencies
pip install -r requirements.txt

Installation

  1. Clone the repository
git clone https://github.com/evoiz/Agentic-Design-Patterns.git
cd Agentic-Design-Patterns
  1. Set up virtual environment (recommended)
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate
  1. Install dependencies
pip install jupyter notebook
pip install pandas numpy matplotlib openai langchain
  1. Launch Jupyter Notebook
jupyter notebook

💻 Running the Code

Each chapter includes a Jupyter notebook with practical examples:

  1. Navigate to the chapter_notebooks/ directory
  2. Open the desired chapter notebook
  3. Follow the instructions within each notebook
  4. Run cells sequentially for best learning experience

Example: Running Chapter 1

# Navigate to notebooks directory
cd chapter_notebooks

# Launch specific notebook
jupyter notebook Chapter_01_Prompt_Chaining.ipynb

📖 How to Use This Repository

For Self-Study

  1. Read each chapter in the PDF
  2. Open the corresponding notebook
  3. Run the code examples
  4. Experiment with modifications
  5. Complete the exercises

For Teaching

  1. Use chapters as lecture materials
  2. Assign notebooks as lab exercises
  3. Create custom examples based on patterns
  4. Build projects using multiple patterns

For Research

  1. Reference implementation patterns
  2. Benchmark different approaches
  3. Extend patterns for new use cases
  4. Contribute improvements back

🤝 Contributing

We welcome contributions! Please see our Contributing Guidelines.

Ways to Contribute

Contribution Process

  1. Fork the repository
  2. Create your feature branch (git checkout -b feature/AmazingFeature)
  3. Commit your changes (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
  4. Push to the branch (git push origin feature/AmazingFeature)
  5. Open a Pull Request

📚 Additional Resources

Learning Path

  1. Beginners: Start with Chapters 1-7 (Core Patterns)
  2. Intermediate: Progress through Chapters 8-14 (Advanced & Production)
  3. Advanced: Master Chapters 15-21 (Enterprise Patterns)
  4. Experts: Explore Appendices for cutting-edge techniques

⚖️ License

This repository is for educational purposes. Please respect the author's copyright and intellectual property rights.

🙏 Acknowledgments

📞 Contact & Support

🌟 Star History

If you find this repository useful, please consider giving it a star ⭐

Star History Chart

📊 Repository Stats

GitHub last commit GitHub issues GitHub pull requests GitHub

Building the future of AI, one pattern at a time 🚀

Made with ❤️ for the AI community

Agentic-Design-Patterns (evoiz/Agentic-Design-Patterns)

Searching Database…

3.9K ·GitHub
Agentic-Design-Patterns
Что это такое?Полный набор сопутствующих материалов к книге Антонио Гулли (Antonio Gulli) «Agentic Design Patterns: A Hands-On Guide to Building Intelligent Systems» — все 21 главы в виде PDF плюс соответствующие Jupyter-ноутбуки с кодом.
Здесь только текст книги или можно ещё и код запускать?И то и другое: каждая глава идёт как PDF для чтения плюс Jupyter-ноутбук в папке chapternotebooks/ с практическими примерами, которые вы запускаете ячейка за ячейкой.
Как мне запустить эти ноутбуки?Склонируйте репозиторий, настройте виртуальное окружение (рекомендуется), установите зависимости и запустите Jupyter Notebook; затем откройте ноутбук какой-нибудь главы из chapternotebooks/ и выполняйте ячейки по порядку.
Это подходит для преподавания и исследований или только для самостоятельного изучения?Для всего сразу: главы можно использовать как лекционные материалы, ноутбуки — как лабораторные задания, а исследователи могут опираться на реализованные примеры, чтобы сравнивать подходы или переносить паттерны на новые задачи.
Могу я копировать и распространять эти материалы?Не полностью: содержание книги защищено авторскими правами Антонио Гулли (Antonio Gulli), все права сохранены, тогда как примеры кода распространяются по лицензии MIT, а использование в образовательных целях разрешено с указанием авторства.
Насколько большая эта книга?В оглавлении указано: 103 страницы на основную часть с паттернами, 61 — на продвинутые паттерны, 34 — на паттерны для продакшена и 114 — на корпоративные паттерны, плюс 74 страницы приложений.
Там разбираются конкретные агентные фреймворки на практике?Приложение C — краткий обзор агентных фреймворков, в приложении D строится агент с помощью AgentSpace, приложение E посвящено AI-агентам в командной строке, а приложение G — агентам для написания кода; среди сопутствующих фреймворков перечислены LangChain, AutoGPT, OpenAI Assistants, Microsoft AutoGen и CrewAI.
Что такое MCP в этой книге?Model Context Protocol — протокол, разобранный в главе 10 как паттерн стандартизированного интерфейса; книга относит его к продвинутым паттернам вместе с управлением памятью и постановкой целей.
Автор на этом зарабатывает?Все авторские отчисления от книги жертвуются в пользу организации Save the Children.
What are similar projects?ai-agents-the-definitive-guide, ai-system-design, ai-agent-book, Agent-Learning-Hub, CV, ai-engineering-from-scratch, production-agentic-rag-course, ai-guide
Which topics is it in?design-patterns, ebook, autonomous-agents, course, jupyter notebook, prompt-engineering, book, artificial-intelligence, pdf, rag, agentic-ai, guide
Creator
evoiz
Size
3.3 MB
Stars
3.9K
Updated
CommitJul 24
Age
1y
Commits · 90 Days