当前入门项目
| 赛道 | 项目指南 | 源代码 | 状态 | 重点 |
|---|---|---|---|---|
| Patterns | Agent Memory Retrieval Starter | GitHub 文件夹 | starter | 活动笔记、工作记忆、检索输入和持久化工件 |
| Patterns | Prompt Cache Agent Starter | GitHub 文件夹 | starter | 稳定提示词前缀、动态记忆边界、缓存读取、缓存写入，以及小型成本和延迟对比 |
| Systems | Weather MCP Server Starter | GitHub 文件夹 | starter | 请求验证和面向协议的工具边界 |
| Ecosystem | LangGraph Starter | GitHub 文件夹 | starter | 一个最小的图状计划、路由、综合流程 |
| Case Studies | Deep Research Agent Starter | GitHub 文件夹 | starter | 规划、证据收集，以及感知引用的综合 |
| Case Studies | Customer Support Email Agent Starter | GitHub 文件夹 | starter | 邮件分诊、本地策略约束，以及安全回复草拟 |
如何使用这些 starter
- 从每个项目索引链接到的相关实验室页面开始。
- 在本地运行 starter 代码检查之前，先使用 环境设置。
- 从仓库根目录运行
python3 scripts/verify_example_projects.py来 对当前示例代码进行冒烟测试。
它们为什么在这里
这些项目是公开的 starter 示例，不是隐藏的内部草稿，也不是上游项目 移植。它们用本仓库自己的语境说明系统形态、代码边界和扩展点。 它们也有意保持不完整：- 当前仓库中的任何示例项目都不能声称自己是已完成的生产应用
- 一些示例会验证核心 Python 行为，但尚未连接真实的 框架、协议传输、搜索适配器或持久化层
- 每个项目索引都应清楚说明该项目是
starter、partial还是runnable
未来入门项目应放置的位置
未来的入门项目应保持在各自赛道内：patterns/examples/systems/examples/ecosystem/examples/case-studies/examples/