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项目简介

Acontext 是一个上下文数据平台，它：

• 存储上下文和工件
• 观察代理任务和用户反馈。
• 通过将经验（SOP）收集到长期记忆中，实现代理自我学习。
• 提供本地仪表板来查看消息、任务、工件和经验。

存储、观察和学习

我们正在构建它，因为我们相信 Acontext 可以帮助您：

• 构建更具可扩展性的代理产品
• 提高代理成功率并减少运行步骤

这样您的代理可以更加稳定，并为用户提供更大的价值。

🌲 核心概念

• Session- 一个对话线程，支持多模态消息存储。

• Task Agent- 后台 TODO 代理，收集任务的状态、进度和偏好。

• Disk- 用于代理工件的文件存储。
• Space- 一个类似 Notion 的代理Space，用于存储学习的技能。

• Experience Agent- 后台代理，用于提炼、保存和搜索技能。

它们如何协同工作

┌──────┐ ┌────────────┐ ┌──────────────┐ ┌───────────────┐│ User │◄──►│ Your Agent │◄──►│ Session │ │ Artifact Disk │└──────┘ └─────▲──────┘ └──────┬───────┘ └───────────────┘ │ │ │ ┌────────▼────────┐ │ │ Observed Tasks │ │ └────────┬────────┘ │ │ │ ┌────────▼────────┐ │ │ Space (learn) │ │ └────────┬────────┘ │ │ └──────────────────┘ 技能指导代理

您的代理技能看起来像：

{ "use_when": "star a repo on github.com", "preferences": "use personal account. star but not fork", "tool_sops": [ {"tool_name": "goto", "action": "goto github.com"}, {"tool_name": "click", "action": "find login button if any. login first"}, ... ]}

代理经验将存储在结构化的Space中，包含文件夹、页面和块。例如：

/└── github/ (folder) └── GTM (page) ├── find_trending_repos (sop block) └── find_contributor_emails (sop block) └── basic_ops (page) ├── create_repo (sop block) └── delete_repo (sop block) ...

🚀 如何开始？

我们有一个acontext-cli来帮助您快速进行概念验证。首先在终端中下载它：

curl -fsSL https://install.acontext.io | sh

您应该安装 docker 并拥有 OpenAI API 密钥，以便在计算机上启动 Acontext 后端：

acontext docker up

📖 本地设置 Acontext 至少需要一个 OpenAI API 密钥。我们推荐使用gpt-5.1或gpt-4.1作为 LLM 模型

完成后，您可以访问以下端点：

• Acontext API Base URL: http://localhost:8029/api/v1
• Acontext Dashboard: http://localhost:3000/

成功率和其他指标的仪表板

🧐 如何使用？

使用acontext下载端到端脚本：

OpenAI SDK + Acontext(python)

acontext create my-proj --template-path "python/openai-basic"

OpenAI SDK + Acontext(typescript)

acontext create my-proj --template-path "typescript/openai-basic"

OpenAI Agent SDK + Acontext(python)

acontext create my-proj --template-path "python/openai-agent-basic"

Agno + Acontext(python)

acontext create my-proj --template-path "python/agno-basic"

vercel/ai-sdk + Acontext(typescript)

acontext create my-proj --template-path "typescript/vercel-ai-basic"

查看我们的示例仓库以获取更多模板：Acontext-Examples。

​最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

我整理出这套 AI 大模型突围资料包：

• ✅AI大模型学习路线图
• ✅Agent行业报告
• ✅100集大模型视频教程
• ✅大模型书籍PDF
• ✅DeepSeek教程
• ✅AI产品经理入门资料

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为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？

人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。

智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

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资料包有什么？

①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥

包含提示词工程、RAG、Agent等技术点

② AI大模型学习路线图（还有视频解说）

全过程AI大模型学习路线

③学习电子书籍和技术文档

市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的

④各大厂大模型面试题目详解

⑤ 这些资料真的有用吗?

这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌，通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌，构建起"前沿课程+智能实训+精准就业"的高效培养体系。

课堂上不光教理论，还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事‌！

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如果说你是以下人群中的其中一类，都可以来智泊AI学习人工智能，找到高薪工作，一次小小的“投资”换来的是终身受益！

应届毕业生‌：无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌：非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

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