AI智能体Agent开发实战工业级项目案例驱动课
从传统 RAG 瓶颈到 GraphRAG 架构演进 当前企业级应用普遍面临大模型幻觉与上下文窗口限制的双重挑战，传统 RAG 方案在检索片段时缺乏全局语义关联，导致复杂任务回答准确率低下。本课程直面这一工业级痛点，不局限于简单的问答机器人搭建，而是深入剖析从向量检索到知识图谱增强的架构跃迁。课程首先通过回顾传统 RAG 流程，揭示其在多跳推理中的失效机制，…
从传统 RAG 瓶颈到 GraphRAG 架构演进
当前企业级应用普遍面临大模型幻觉与上下文窗口限制的双重挑战，传统 RAG 方案在检索片段时缺乏全局语义关联，导致复杂任务回答准确率低下。本课程直面这一工业级痛点，不局限于简单的问答机器人搭建，而是深入剖析从向量检索到知识图谱增强的架构跃迁。课程首先通过回顾传统 RAG 流程，揭示其在多跳推理中的失效机制，随后系统引入 GraphRAG 原理，讲解如何利用实体关系网络构建全局知识视图，结合 LangChain 生态实现动态路由与链式调用。这种设计思路旨在帮助开发者跳出“单轮对话”的局限，掌握构建具备长期记忆与逻辑推理能力的智能体核心逻辑。
核心工具链复用与工程化落地实践
项目结构上，课程严格遵循工业级标准，将依赖管理、环境配置与核心逻辑解耦。重点在于深度掌握 LangChain 框架下的 Agent 模式与工具定义机制，通过实战演示如何自定义 Function Tool 以对接内部业务系统，解决大模型无法直接调用外部 API 的难题。同时，课程详细拆解了 GraphRAG 在代码中的具体实现路径，包括如何从非结构化文档中提取子图（Subgraph）以及如何利用社区总结（Community Summaries）提升检索相关性。这种工程化视角的练习，能让你学会如何封装可复用的 Prompt 模板、如何设计防幻觉的验证机制，以及如何处理长上下文下的状态管理，这些都是直接转化为生产环境代码的关键能力。
资料驱动的自我驱动型学习路径
本资料包包含完整的视频课程与配套工程代码，建议按照“原理认知 - 框架基础 - 场景实战”的顺序进行对照学习。初学者可先观看基础篇，建立对 Agent 编排模式的宏观理解，再结合代码库中的 `agent_core` 模块进行复现练习；进阶者则应重点研读 GraphRAG 相关章节，尝试修改图谱构建算法以适配自己的数据源。学完本课程，你将具备独立设计并开发一个具备多轮对话记忆、能自主调用外部工具、并能处理复杂文档检索任务的企业级智能体原型的能力。请勿仅仅观看视频，务必在本地环境中运行代码，手动修改 Prompt 策略并观察不同参数对检索结果的影响，只有经过“跑通代码 - 调试报错 - 优化效果”的完整闭环，才能真正掌握工业级 Agent 的开发精髓。
AI智能体Agent开发实战工业级项目案例驱动课
实战驱动，深度学习AI智能体开发
编辑点评
案例丰富，从基础到进阶，全面掌握AI智能体开发技巧。
⭐ 编辑推荐
本课程通过工业级项目案例，深入浅出地讲解AI智能体Agent开发，涵盖GraphRAG、LangChain等前沿技术。
✨ 课程亮点
课程目录
课程目录100 集
- AI智能体Agent开发实战工业级项目案例驱动课
- 1 01 GraphRAG原理篇之传统RAG流程回顾.mp4 [29.8MB]
- 1 01 LangChain开发基础之生态介绍上.mp4 [23.0MB]
- 1 01 智能客服之需求分析.mp4 [26.6MB]
- 1 课程介绍.mp4 [27.1MB]
- 10 10 GraphRAG Index源码篇之index初始化动作.mp4 [43.0MB]
- 10 10 LangChain智能体Agent之Agent智能体构建.mp4 [28.4MB]
- 10 10 LangGraph进阶之State核心Graph可视化.mp4 [18.9MB]
- 10 10 智能客服之模型部署核心参数配置2.mp4 [24.4MB]
- 11 11 GraphRAG Index源码篇之文档加载格式.mp4 [31.9MB]
- 11 11 LangChain智能体Agent之多工具并联串联调用.mp4 [15.6MB]
- 11 11 LangGraph进阶之State核心Reducer函数机制更多综合教程 .mp4 [21.3MB]
- 11 11 智能客服之模型部署GPU负载均衡设计3.mp4 [13.2MB]
- 12 12 GraphRAG Index源码篇之文档加载策略.mp4 [25.0MB]
- 12 12 LangChain智能体Agent之浏览器机器人.mp4 [23.2MB]
- 12 12 LangGraph进阶之State核心基于State构建消息传递机制.mp4 [40.9MB]
- 12 12 智能客服之模型压力测试API实践上.mp4 [27.8MB]
- 13 13 GraphRAG Index源码篇之文档切分策略.mp4 [33.2MB]
- 13 13 LangChain大模型协议MCP之MCP原理.mp4 [14.5MB]
- 13 13 LangGraph进阶之State核心MessageGraph实践.mp4 [27.1MB]
- 13 13 智能客服之模型压力测试API实践中.mp4 [55.5MB]
- 14 14 GraphRAG Index源码篇之文档切分逻辑.tle [24.3MB]
- 14 14 LangChain大模型协议MCP之MCP快速入门.mp4 [36.2MB]
- 14 14 LangGraph进阶之State核心LangSmith监控神器.mp4 [10.8MB]
- 14 14 智能客服之模型压力测试API实践下.mp4 [24.2MB]
- 15 15 GraphRAG Index源码篇之文档切分内容.mp4 [44.9MB]
- 15 15 LangGraph进阶之State核心LangGraph与LangSmith整合.mp4 [18.7MB]
- 15 15 智能客服之模型压力测试并发效果测试.mp4 [15.2MB]
- 16 16 GraphRAG Index源码篇之文档实体和关系抽取.mp4 [74.9MB]
- 16 16 LangChain知识库RAG之RAG流程回顾.mp4 [14.5MB]
- 16 16 LangGraph进阶之单代理Router AgentLangGraph四大代理架构.mp4 [16.1MB]
- 16 16 智能客服之模型压力测试并发测试脚本开发.mp4 [36.7MB]
- 17 17 GraphRAG Index源码篇之实体和关系摘要生成.mp4 [34.5MB]
- 17 17 LangChain知识库RAG之LangChain如何支持RAG？.mp4 [9.1MB]
- 17 17 LangGraph进阶之单代理Router Agent逻辑初探.mp4 [19.9MB]
- 17 17 智能客服之模型压力测试在线DeepSeek模型压力测试.mp4 [28.2MB]
- 18 18 GraphRAG Index源码篇之实体和关系内容窥探更多综合教程 .mp4 [24.1MB]
- 18 18 LangChain知识库RAG之本地知识库综合案例实践.mp4 [45.7MB]
- 18 18 LangGraph进阶之单代理Router Agent应用程序构建.mp4 [11.6MB]
- 18 18 智能客服版本1之项目部署项目文件和功能展示.mp4 [33.3MB]
- 19 19 GraphRAG index源码篇之finalizegraph结果查看.mp4 [21.4MB]
- 19 19 LangGraph进阶之单代理Router Agent结构化输出提示词工程.mp4 [13.5MB]
- 19 19 智能客服版本1之项目部署模型私有化部署.mp4 [19.0MB]
- 2 01 LangGrpah基础之Agent智能体开发当今的尬尴局面.mp4 [57.3MB]
- 2 02 GraphRAG原理篇之传统RAG流程痛点分析.mp4 [6.7MB]
- 2 02 LangChain开发基础之生态介绍下.mp4 [33.3MB]
- 2 02 智能客服之全景架构设计.mp4 [17.8MB]
- 20 20 GraphRAG index源码篇之社区检测流程.mp4 [18.8MB]
- 20 20 LangGraph进阶之单代理Router Agent结构化输出基于内置工具.mp4 [22.7MB]
- 20 20 智能客服版本1之项目部署MySQL数据库安装.mp4 [8.9MB]
- 21 21 GraphRAG index源码篇之合并知识图谱.mp4 [40.7MB]
- 21 21 LangGraph进阶之单代理Router Agent基于结构化输出构建Router图.mp4 [48.9MB]
- 21 21 智能客服版本1之项目部署Redis数据库安装.mp4 [25.2MB]
- 22 22 GraphRAG index源码篇之生成社区报告.mp4 [29.3MB]
- 22 22 LangGraph进阶之单代理Tool Calling Agent核心原理.mp4 [34.3MB]
- 22 22 智能客服版本1之项目部署项目启动与功能测试.mp4 [45.5MB]
- 23 23 GraphRAG index源码篇之社区报告内容查看.mp4 [20.9MB]
- 23 23 LangGraph进阶之单代理Tool Calling Agent完整案例演示.tle [39.8MB]
- 23 23 智能客服版本1之技术方案前后端分离.mp4 [32.8MB]
- 24 24 GraphRAG index源码篇之索引结构向量化.mp4 [15.4MB]
- 24 24 LangGraph进阶之单代理Tool Calling Agent手动构建Tool Calling Agent.mp4 [24.1MB]
- 24 24 智能客服版本1之技术方案缓存语义相似度方案上.mp4 [8.7MB]
- 25 25 GraphRAG 图数据库篇之图数据库准备.mp4 [30.9MB]
- 25 25 LangGraph进阶之单代理ReAct Agent运行流程回顾.mp4 [17.5MB]
- 25 25 智能客服版本1之技术方案缓存语义相似度方案下.mp4 [52.7MB]
- 26 26 GraphRAG 图数据库篇之创建节点.mp4 [28.6MB]
- 26 26 LangGraph进阶之单代理ReAct AgentLangChain实现方式.mp4 [24.8MB]
- 26 26 智能客服版本1之技术方案外部函数调用.mp4 [31.3MB]
- 27 27 GraphRAG 图数据库篇之创建属性.mp4 [8.9MB]
- 27 27 LangGraph进阶之单代理ReAct AgentLangGraph实现方式.mp4 [10.1MB]
- 27 27 智能客服版本1之代码落地数据库表设计 .mp4 [23.6MB]
- 28 28 GraphRAG 图数据库篇之常见需求Cypher语句.mp4 [17.9MB]
- 28 28 LangGraph进阶之单代理ReAct Agent实操工具准备.mp4 [33.8MB]
- 28 28 智能客服版本1之代码落地用户登录接口实现上.mp4 [18.1MB]
- 29 29 GraphRAG 图数据库篇之导入图数据数据脚本研发.mp4 [64.9MB]
- 29 29 LangGraph进阶之单代理ReAct Agent实操原理剖析2.mp4 [25.6MB]
- 29 29 智能客服版本1之代码落地用户登录接口实现下.mp4 [25.0MB]
- 3 02 LangGrpah基础之Agent智能体开发框架哪个好？.mp4 [7.9MB]
- 3 03 GraphRAG原理篇之什么是知识图谱？.mp4 [9.6MB]
- 3 03 LangChain开发基础之接入大模型.mp4 [38.5MB]
- 3 03 智能客服之技术选型.mp4 [10.4MB]
- 30 30 GraphRAG 图数据库篇之导入textunits数据.mp4 [35.2MB]
- 30 30 LangGraph进阶之单代理ReAct Agent实操效果测试3.mp4 [50.3MB]
- 30 30 智能客服版本1之代码落地对话接口实现上.mp4 [19.7MB]
- 31 31 GraphRAG 图数据库篇之导入entities数据.mp4 [41.8MB]
- 31 31 LangGraph进阶之事件流流输出模式.mp4 [36.2MB]
- 31 31 智能客服版本1之代码落地对话接口实现下.mp4 [48.3MB]
- 32 32 GraphRAG 图数据库篇之导入relationships数据.mp4 [22.6MB]
- 32 32 LangGraph进阶之事件流流输出模式测试.mp4 [73.2MB]
- 32 32 智能客服版本1之代码落地联网搜索功能实现.mp4 [33.9MB]
- 33 33 GraphRAG 图数据库篇之导入communities数据.mp4 [20.6MB]
- 33 33 LangGraph进阶之事件流事件流应用.mp4 [41.6MB]
- 33 33 智能客服版本2之智能客服整体技术方案.mp4 [16.6MB]
- 34 34 GraphRAG 图数据库篇之导入communityreports数据.mp4 [25.1MB]
- 34 34 LangGraph进阶之长短期记忆目前应用程序存在的问题？.mp4 [31.5MB]
- 34 34 智能客服版本2之智能客服核心技术选型上.mp4 [12.3MB]
- 35 35 GraphRAG Query源码篇之Global流程概述.mp4 [9.1MB]
- 35 35 LangGraph进阶之长短期记忆长短期记忆的区别.mp4 [20.6MB]
- 35 35 智能客服版本2之智能客服核心技术选型下.mp4 [17.5MB]
- 36 36 GraphRAG Query源码篇之Local流程概述.mp4 [5.7MB]
- 36 36 LangGraph进阶之长短期记忆短期记忆实现原理.mp4 [56.9MB]
适合人群
- AI开发爱好者
- AI工程师
- 数据科学家
🎯 学习收获
- 掌握AI智能体开发流程
- 精通GraphRAG、LangChain等技术
- 提升AI项目实战能力
🎉 祝您学习愉快！
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