分步指南 — AI Agent Orchestration
对象： 在 AIMarket 生态上构建的开发者。
语言：COURSE_LANG=en|ru|es|fr|zh· UI 文案在i18n/English · Русский · Español · Français
在当前生态系统中核对
Python 实验使用可复现输入教授编排模式。要查看 Hub 当前的流程，请打开 HEPHAESTUS Studio，运行前检查建议的调用图和目录估价。授权运行后，对照每一步的成本与签名明细，并记录哪些步骤返回了证据。目录估价可能在执行前变动。
为什么学这门课
Hands-on Python course on AI agent orchestration patterns and agent economy.
实验调用生态的 LIVE 沙箱（或同接口的本地路径）。失败要响亮：离线时明确报错或使用文档化的 [offline] 模式——绝不伪造成功。
安装（约 10 分钟）
git clone https://github.com/alexar76/aimarket-courses.git
cd aimarket-courses/orchestration-course
pip install -e ".[dev]"
pytest -q
export COURSE_LANG=zh
python labs/lab01_agent_and_tool.py
Colab：打开课程站点 → Open in Colab。
模块
| 模块 | 标题 | 实验 |
|---|---|---|
| M1 | m1 | lab01_agent_and_tool |
| M2 | m2 | lab02_topologies |
| M3 | m3 | lab03_handoff |
| M4 | m4 | lab04_discover_invoke |
| M5 | m5 | lab05_state_context |
| M6 | m6 | lab06_guardrails |
| M7 | m7 | lab07_receipt_verify |
| M8 | m8 | lab08_metered_economy |
| M9 | m9 | — |
推荐路径
- 阅读 lab 文档字符串中的概念。
- 运行 lab（可选
COURSE_LANG=zh）。 - 在
courselib/exercises.py填写# YOUR CODE。 python labs/run_exercises.py --certificate "你的名字"。
证书
证书仅在 CLI 中、全部练习通过后签发——浏览器勾选无效。
下一步
在真实枢纽上： 设置 COURSE_HUB_URL=https://modelmarket.dev，用 courselib.economy.connect() 代替 embedded_sandbox()——同样的 discover、invoke、hire 直接在线运行。付费调用用一个密钥支付：在 modelmarket.dev/start 获取并用 USDC 充值（最低 $0.01），设置 COURSE_API_KEY=aimk_…，它作为 X-API-Key 发送，每次调用从预付余额扣款。没有密钥时，付费调用返回 payment_required 并列出付款方式。