【Harness&Hermes】多智能体开发特训营9周 IT教程吧
这套《Harness & Hermes 多智能体开发特训营》以 9 周为周期，围绕多智能体（Multi-Agent）系统从零搭建到可运行项目的全过程展开。它不满足于讲概念，而是把「一个能跑起来的智能体应用」拆成可对照的工程部件：项目蓝图、核心原理、环境搭建、Python 编码、前后端架构，以及贯穿其中的 Harness 与 Hermes 两条主线。…
这套《Harness & Hermes 多智能体开发特训营》以 9 周为周期，围绕多智能体（Multi-Agent）系统从零搭建到可运行项目的全过程展开。它不满足于讲概念，而是把「一个能跑起来的智能体应用」拆成可对照的工程部件：项目蓝图、核心原理、环境搭建、Python 编码、前后端架构，以及贯穿其中的 Harness 与 Hermes 两条主线。对已经会写 Python、但没真正把多个 Agent 串成系统的人来说，这份资料的价值在于它能当作一份可逐周核对的施工图，而不是看完就忘的视频合集。
技术栈与两条主线：Harness 与 Hermes 各管什么
Harness 负责的是「驾驭」层：如何定义 Agent 的角色、任务分解、工具调用与执行循环，让模型输出被约束在可预期的流程里。Hermes 则偏向消息与协作层：Agent 之间怎么通信、状态怎么传递、多轮任务如何在多个角色间流转。把这两层分开看，是理解整套代码结构的关键——很多初学多智能体的人一上来就把提示词、工具、状态管理全塞进一个文件，跑通容易，扩展很难。这份资料按周推进时，会不断回到这两条主线，读者可以顺着它检查自己项目里哪些逻辑属于 Harness、哪些属于 Hermes。
项目结构：从蓝图到可运行骨架
第 1 周先处理「项目蓝图」和智能体价值判断，配合一个「学面通 AI」的示例，说明多模态多智能体在真实场景里如何切分任务。这一步看似是导论，实际上决定了后面 8 周的代码组织方式：先想清楚有哪些 Agent、各自输入输出是什么、共享状态放在哪里，再去写代码。对开发者读者，建议把这部分当成需求分析和模块划分来看，边看边画自己的架构草图。后续周次的环境搭建、Python 编程、前后端架构，都是在这张蓝图上逐步填充。
可复用模块与自学路径
- 任务分解与执行循环：Harness 侧的调度逻辑，可迁移到客服、数据分析、内容生成等多种多智能体场景。
- Agent 间通信与状态管理：Hermes 侧的消息传递机制，是复用度最高的部分，值得单独抽出来读。
- 工具调用封装：把外部 API、检索、计算等能力包装成 Agent 可调用的工具，是工程落地的常见瓶颈。
- 前后端对接：后端跑 Agent 流程、前端做交互展示，这套结构可以套用到自己的产品原型上。
自学时不必按周平均用力。建议先跑通第 1 周的项目蓝图和一个最小可运行示例，再回头补环境与 Python 细节；中间几周重点看 Harness 与 Hermes 的实现差异；最后几周把前后端串起来，形成一条完整链路。
适合拿来对照实践，而不是空看
多智能体开发的难点不在单个 Agent 会不会写，而在多个 Agent 协作时的状态一致性、错误传播和可观测性。这份 9 周特训营把这些问题分散在项目蓝图、核心原理和实战环节里，读者如果只是顺着视频看完，很容易停留在「好像懂了」。更有效的用法是：每看完一个模块，就在自己的代码库里对应实现一遍，用同样的结构去组织 Harness 和 Hermes，再拿课程里的示例做交叉验证。这样 9 周下来，留下的不是一个看完的课程记录，而是一套能继续迭代的多智能体工程骨架。
【Harness&Hermes】多智能体开发特训营9周 IT教程吧
9周特训，打造多智能体开发高手
编辑点评
深入浅出AI智能体开发，涵盖项目蓝图、核心原理、环境搭建、Python编程、前端后端架构，实战性强。
⭐ 编辑推荐
全面掌握多智能体开发，从基础到实战，打造AI开发能力。
✨ 课程亮点
课程目录
课程目录82 集
- replyreload += ',' + 2179194;├─01 第1周 AI 智能体价值解码与项目蓝图绘制
- │ ├─1-1 第1章 多智能体开发特训营--课程概述及学习安排
- │ │ 1-1-1 【Harness&Hermes】多智能体开发特训营--课程导学.mp4
- │ │ 1-1-2 课程内容详细介绍.mp4
- │ │
- │ ├─1-2 第2章 学面通AI如何让学习面试效率翻倍
- │ │ 1-2-1 【学面通AI】多模态多智能体如何把学习效率狂拉 10+ 倍？.mp4
- │ │ 1-2-2 【学面通AI】多模态多智能体如何把面试能力提升 10+ 倍？.mp4
- │ │
- │ └─1-3 第3章 【学面通AI】多模态多智能体项目需求拆解
- │ 1-3-1 从痛点出发，【学面通AI】项目功能需求分析.mp4
- │ 1-3-2 将项目功能拆成「角色」与「协作流程」.mp4
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- ├─02 第2周 智能体核心原理与开发环境搭建
- │ └─2-1 第1章 多模态多智能体前置基础串讲，了解Harness与Hermes
- │ 2-1-1 什么是 AI大模型？大模型开发流程 · 核心原理 · 主流模型介绍.mp4
- │ 2-1-2 什么是智能体？什么是单智能体和多智能体？.mp4
- │ 2-1-3 智能体开发范式：低代码开发与编码开发分析.mp4
- │ 2-1-4 Harness是什么？它是如何驾驭智能体？.mp4
- │ 2-1-5 Hermes 是什么？与LangChain、LangGraph 的关系是怎样的？(1).mp4
- │ 2-1-5 Hermes 是什么？与LangChain、LangGraph 的关系是怎样的？.mp4
- │ 2-1-6 Hermes Agent 能让智能体“越用越聪明”的成长型生态体系介绍.mp4
- │ 2-1-7 Hermes 全方位对比 OpenClaw：自主进化 vs 调度中控智能体.mp4
- │ 2-1-8 Hermes Agent 全面学习实操手册.docx
- │ 2-1-9 项目技术选型与项目架构分析.mp4
- │ 2-1-10 基础开发工具安装与 AI 编程入门.mp4
- │ 2-1-11 结合Cursor编程优化开发工作流，构建高效开发工作流.mp4
- │
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- ├─03 第3周 Python 基础编程实战速成
- │ 3-1-1 AI工具可以生成Python代码，为什么我还要学习Python语法？.mp4
- │ 3-1-2 学习Python的最短路线：了解 Python语言及学习路径.mp4
- │ 3-1-3 Python语法必需项速查：缩进、模块、包与常用语法.docx
- │ 3-1-4 Python依赖与环境管理：虚拟环境、依赖安装与版本锁定.mp4
- │ 3-1-5 Python常用数据类型速查：字符串、列表、字典、集合、元组.docx
- │ 3-1-6 写出可复用的代码：函数封装、工具层组织最佳实践.mp4
- │ 3-1-7 文件处理基础：文件增、删、改、查与编码核心实战.mp4
- │ 3-1-8 Python 进阶语法重点：类型注解、推导式、装饰器、OOP 与 Pydantic 校验 .mp4
- │ 3-1-9 统一文件解析器：一套代码搞定PDF、Word、图片、音频的多格式解析.mp4
- │
- ├─04 第4周 “学面通AI” 项目前端骨架搭建
- │ 4-1-1 项目开发前避免功能逻辑不清晰问题：将产品功能合理拆分.mp4
- │ 4-1-2 项目交互流程设计：学习.面试模式的用户操作路径梳理 流程图绘制.mp4
- │ 4-1-3 项目关键页面如何拆解？分析会话列表、对话区、语音面试、笔记的结构设计.mp4
- │ 4-1-4 快速落地高颜值 UI界面 MasterGo AI 工具介绍与使用方法.mp4
- │ 4-1-5 怎样快速绘制设计UI设计图？用 MasterGo AI 根据提示词快速产出页面.mp4
- │ 4-1-6 组件复用原则：通用组件vs业务组件如何划分？.mp4
- │ 4-1-7 Vue3.5 都需要掌握什么？必备组合式 API 、响应式、组件通信等介绍..mp4
- │ 4-1-8 Vite 前端工程初始化：项目目录结构设计 编码规范约定 工程配置实战.mp4
- │ 4-1-9 静态页面骨架搭建：路由配置 全局布局 占位组件 Mock 数据渲染.mp4
- │
- ├─05 第5周 FastAPI 高性能智能体后端架构开发
- │ ├─5-1 第1章 基于FastAPI后端架构设计：解决代码职责不清问题
- │ │ 5-1-1 如何用 Python 快速落地接口开发？FastAPI 核心实战精讲.mp4
- │ │ 5-1-2 FastAPI后端代码分层架构设计：路由校验业务数据库职责怎么划分？.mp4
- │ │ 5-1-3 统一错误处理让报错信息可读、可定位、可追溯.mp4
- │ │ 5-1-4 FastAPI数据库与迁移闭环：如何设计数据模型？迁移流程是怎样的？.mp4
- │ │ 5-1-5 配置与日志体系：如何对环境变量进行分层？敏感信息如何处理？.mp4
- │ │ 5-1-6 服务稳定性保障：健康检查接口实现 冒烟测试用例编写怎么做？.mp4
- │ │
- │ └─5-2 第2章 登录鉴权与接口规范，保障学习数据与面试记录安全性及兼容性
- │ 5-2-1 如何保证学习数据与面试记录的安全和稳定可用？.mp4
- │ 5-2-2 注册接口怎么写才安全？
- │ 5-2-3 JWT 鉴权全流程：Token 生成 刷新机制 过期处理.mp4
- │ 5-2-4 前后端怎么对齐接口？登录鉴权接口联调实战.mp4
- │ 5-2-5 文件上传规范类型：类型大小路径去重策略怎么定？.mp4
- │ 5-2-6 接口如何升级不影响旧功能：如何实现版本管理与兼容策略？.mp4
- │ 5-2-7 上线前接口性能优化：Redis 缓存在接口层的设计与实现？.mp4
- │ 5-2-8 如何跑通 “AI 最小对话”：后端调用DeepSeek API 实现文本生成.mp4
- │
- │
- ├─06 第6周 智能体数据建模与前后端联调
- │ └─6-1 第1章 数据建模与表结构设计，聊天记录、文件、语音完整存储方案
- │ 6-1-1 聊天记录、文件、语音如何完整存储？.mp4
- │ 6-1-2 聊天数据建模会话、消息、引用关系的数据库表如何设计？.mp4
- │ 6-1-3 面试表如何设计？如何实现最终字幕表结构 时间戳对齐？.mp4
- │ 6-1-4 资源统一管理：如何对音频 文件 图片的存储规范与引用关系进行治理？.mp4
- │ 6-1-5 文件怎么存更可靠？本地与对象存储一致性如何保证？.mp4
- │ 6-1-6 文件数据完整性验收 如何编写可回显、可复盘的测试清单？.mp4
- │ 6-1-7 聊天记录回显：如何实现前端加载顺序设计？如何实现数据回显？.mp4
- │ 6-1-8 实现会话管理，对话信息和面试记录回显接口.mp4
- │ 6-1-9 前后端联调如何跑通会话管理 对话信息回显的完整功能？.mp4
- │
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- ├─07 第7周 LangChain 智能体工程化落地
- │ └─7-1 第1章 LangChain+Hermes 稳控 AI 执行
- │ 7-1-1 如何解决面试题老跑偏？学习计划乱生成？.mp4
- │ 7-1-2 介绍 LLM 应用开发框架 LangChain，以及什么时候需要用它.mp4
- │ 7-1-3 LangChain 调用链路：模型、提示词、记忆、智能体各负责什么？.mp4
- │ 7-1-4 AI模型调用：如何配置模型参数并对参数进行调优？.mp4
- │ 7-1-5 实现一个 轻量版AI Agent，吃透 LangChain 5 大核心作用.mp4
- │ 7-1-6 实现一个 轻量版AI Agent，吃透 LangChain 5 大核心作用.mp4
- │ 7-1-7 AI 对话场景中 Markdown 渲染技术深度解析（上）.mp4
- │ 7-1-8 AI 聊天场景中 Markdown 渲染技术深度解析 下.mp4
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- ├─08 第8周 智能体提示词工程化
- │ └─8-1 第1章 Prompt提示词工程化管理、版本控制
- │ 8-1-1 如何复原面试题与学习计划？搭建提示词管理体系.mp4
- │ 8-1-2 高价值提示词深度解读：AI+智能体该遵循哪些行为准则？.mp4
- │ 8-1-3 提示词怎么按场景拆？如何对不同功能的 Prompt 模板进行设计？.mp4
- │ 8-1-4 提示词版本控制与回滚：版本如何规范管理？支撑版本回滚的数据表要怎么设计？.mp4
- │ 8-1-5 提示词变量注入 - 从通用模板到个性化提示词.mp4
- │ 8-1-6 提示词工程化验收：如何完成调优、版本切换与回滚的全流程测试验收？.mp4
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- ├─09 第9周 企业级智能体 RAG 向量知识库搭建
- │ └─9-1 第1章 知识库构建，实现学习资料简历可检索、可追溯、可复现
- │ 9-1-1 AI 检索文本资料 — 它到底是怎么理解文字的？.mp4
- │ 9-1-2 为什么需要向量数据库？距离怎么算？Qdrant+理论基础.mp4
- │ 9-1-3 如何用 Qdrant 建库、写入向量块并完成文本信息分块处理？.mp4
- │ 9-1-4 如何用 Qdrant 建库、写入向量块并完成文本信息分块处理？.mp4
- │ 9-1-5 文本切块策略——从能用到用好.mp4
- │ 9-1-6 根据用户上传的文档 — 提取文字、切块、向量化处理并写进入 Qdrant.mp4
- │ 9-1-7 文件向量化处理功能前后端联调：全链路功能验收.mp4
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- └─课件资料
- ├─PDF课件
- │ 多模态多智能体前置基础串讲及Harness与Hermes.zip
- │ 学面通AI多模态多智能体项目需求拆解.zip
- │ 学面通AI如何让学习与面试效率提升数倍.zip
- └─代码
适合人群
- AI开发爱好者
- 软件开发工程师
- 数据科学家
🎯 学习收获
- 掌握多智能体开发基础
- 学会项目蓝图绘制
- 精通智能体核心原理
🎉 祝您学习愉快！
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