AI Agent从0到1定制开发 全栈全流程企业级落地实战（无加密MP4带资料）
《AI Agent从0到1定制开发 全栈全流程企业级落地实战（无加密MP4带资料）》a5fe0ce6c7bdc0cca667340079b9263e_202505301748537157322886.webp (81.43 KB, 下载次数: 39) 下载附件 保存到相册 2025-6-28 00:26 上传【技能收获】学完可掌握：RAG 检索增强生成、Embedding 向量检索、Prompt 提示词工程、AI Agent 智能体构建、Vue / 前端工程化。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目
这门课的主题很明确：把 AI Agent 从概念推到能跑起来的企业级应用。它不是那种只讲 LangChain 几个 API 调用的演示课，而是围绕「RAG + Agent + 前端工程化」这条主线，把检索、编排、交互三层都走一遍。资料包提供的是无加密 MP4 加配套资料，意味着你可以边看边对照源码改，而不是被加密格式卡住没法验证。
技术栈覆盖了什么
从线索里的关键词能看出，课程至少压在这么几块上：RAG 检索增强生成、Embedding 向量检索、Prompt 提示词工程、AI Agent 智能体构建，以及 Vue 前端工程化。这几块不是并列罗列，而是有依赖关系的。
- Embedding 与向量检索：这是 RAG 的地基。课程要解决的是文档切片、向量化、召回排序这一整条链路，而不是只调一次 embedding 接口。
- RAG 检索增强生成：检索到的东西怎么塞进上下文、怎么控制 token、怎么处理召回不准，这些工程细节才是企业落地的分水岭。
- Prompt 提示词工程：在 Agent 场景里 Prompt 不是写一段话，而是承担工具选择、参数抽取、结果校验的结构化职责。
- Agent 智能体构建：核心是让模型能规划、调用工具、拿回结果再决策，这条循环的稳定性决定了项目能不能上生产。
- Vue 前端工程化：Agent 最终要给人用，流式输出、会话状态、多轮上下文怎么在前端组织，是很多纯后端教程跳过的一环。
项目结构能学到什么
「全栈全流程」这四个字落到代码上，通常意味着仓库里会有清晰的分层：后端负责模型调用与检索服务，中间层做 Agent 编排与工具注册，前端负责会话与流式渲染。读这类项目时，值得重点看三处——工具是怎么注册和暴露给模型的、检索结果是怎么拼进 Prompt 的、流式响应是怎么从后端一路传到前端的。这三处打通了，换一个业务场景你自己也能搭起来。课程配套资料的作用就在这：不用从零猜目录结构，直接拿现成的分层去对照自己项目。
可复用的模块
企业级落地最怕每次重写。这门课里能直接抠出来复用的部分大概有：向量库的封装层（换库不动业务代码）、Prompt 模板管理（版本化和变量注入）、工具调用协议（统一入参出参格式）、以及前端那套流式会话组件。把这几块抽成独立模块，下次做新 Agent 时只需要替换检索源和工具集，骨架能沿用。这也是为什么建议对着源码看而不是只看视频——视频讲思路，源码给你能直接搬的接口设计。
适合谁，怎么用
如果你已经会写基本的后端接口、了解过大模型 API 的调用方式，但没做过完整的 RAG 或 Agent 项目，这份资料适合当对照实践的蓝本。建议的路径是：先跑通最小检索链路，确认向量召回正常；再接入 Agent 的工具调用循环，观察模型决策是否稳定；最后把前端会话接上，看流式输出和上下文管理。每一步都对着源码改一处、验证一处，比一次性看完所有视频有效得多。无加密 MP4 加资料的价值也在这里：你可以暂停在任意一帧，打开对应代码文件核对实现细节，而不是被动接受结论。
需要提醒的是，Agent 项目的坑大多不在「能不能跑」，而在「跑得稳不稳」。检索召回率、工具调用失败重试、上下文超长截断，这些边界处理才是企业级和 Demo 的差距。课程标了「实战」和「企业级」，看的时候不妨带着这几个问题去对照源码：作者是怎么处理失败的、怎么控制成本的、怎么做结果校验的。带着问题读代码，收获会比顺着视频看大一圈。
a5fe0ce6c7bdc0cca667340079b9263e_202505301748537157322886.webp (81.43 KB, 下载次数: 39) 下载附件 保存到相册 2025-6-28 00:26 上传
课程推荐
《AI Agent从0到1定制开发 全栈全流程企业级落地实战（无加密MP4带资料）》a5fe0ce6c7bdc0cca667340079b9263e_202505301748537157322886.webp (81.43 KB, 下载次数: 39) 下载附件 保存到相册 2025-6-28 00:26 上传【技能收获】学完可掌握：RAG 检索增强生成、Embedding 向量检索、Prompt 提示词工程、AI Agent 智能体构建、Vue / 前端工程化。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：AI 应用工程师、RAG 系统开发、Java 后端 + 大模型落地、企业知识库架构师。大模型应用岗需求持续走高，具备「后端 + RAG 落地」复合能力的人才在招聘市场更稀缺，简历中可突出完整项目链路而非仅会使用 API。 若你已有一定编程或运维基础，本课程可帮助你在现有技能栈上快速叠加热门方向能力，提升求职时的项目说服力与薪资谈判空间。
视频目录（169 节）
* 1-1 深入了解课程，少走弯路，必看！！！.mp4
* 2-1 本章介绍.mp4
* 2-2 智能革命爆发：从梦想到现实.mp4
* 2-3 智能体揭秘：为什么它是未来的核心？智能体到底是什么？.mp4
* 2-4 风口以至-机遇与挑战：AI 淘汰的是不会使用AI的人.mp4
* 2-5 新手必知：扫清学习障碍.mp4
* 2-6 本章小结.mp4
* 3-1 本章介绍.mp4
* 3-2 带你快速了解LLM（大语言模型）的前世今生.mp4
* 3-3 全景扫描：国内外主流大语言模型（LLM）.mp4
* 3-4 开源VS闭源：你该如何选择.mp4
* 3-5 大模型的短板与解决方案.mp4
* 3-6 练一练：搞定你的大模型源（闭源与开源）.mp4
* 3-7 本章小结.mp4
* 4-1 本章介绍.mp4
* 4-2 如何正确使用AI编程？.mp4
* 4-3 什么是提示词工程？AI对话的魔法咒语+常见思维流模式.mp4
* 4-4 如何正确的获取AI行业信息？.mp4
* 4-5 小浪助手两大项目演示：单智能体和多智能体.mp4
* 4-6 本章总结.mp4
* 5-1 本章介绍.mp4
* 5-2 DeepSeek为什么火了？.mp4
* 5-3 推理大模型做对了什么？DeepSeek V3 与DeepSeek R1本质区别.mp4
* 5-4 DeepSeek 提示词模板与注意.mp4
* 5-5 新手必知的10个DeepSeek魔法指令.mp4
* 5-6 DeepSeek的模型与部署需求分析，以及资源获取方式.mp4
* 5-7 DS本地部署：本地私有化AI对话助手实现.mp4
* 5-8 DS云端部署：按需付费更加灵活.mp4
* 5-9 DS云端API：个人用户最佳选择.mp4
* 5-10 本章小结.mp4
* 6-1 本章介绍.mp4
* 6-2 langchain是什么以及发展过程.mp4
* 6-3 langchain能做什么和能力一览.mp4
* 6-4 langchain的优势与劣势分析.mp4
* 6-5 langchain使用环境的搭建.mp4
* 6-6 AI智能开发学习平台（实战+免费key+测试+AI资讯）.mp4
* 6-7 先跑起来：第一个实例，了解langchain的基本模块.mp4
* 6-8 本章总结.mp4
* 7-1 本章介绍.mp4
* 7-2 LangChain核心组件：LLMs与ChatModels.mp4
* 7-3 LangChain使用标准事件驱动大模型.mp4
* 7-4 tokens与上下文交互窗口.mp4
* 7-5 模型异常处理与缓存机制.mp4
* 7-6 如何配合本地大模型？模型Token usage的花费？.mp4
* 7-7 大模型的Tool Call工具调用能力：先进大模型的标配.mp4
* 7-8 练一练：使用某个大模型来驱动事件.mp4
* 8-1 本章介绍.mp4
* 8-2 提示词：大模型工作的核心部件.mp4
* 8-3 prompts模板：大模型推理的关键.mp4
* 8-4 五种prompts模板实战：字符串模板应用.mp4
* 8-5 五种prompts模板实战：对话模板应用.mp4
* 8-6 五种prompts模板实战：消息占位符应用.mp4
* 8-7 五种prompts模板实战：使用Message组合模板.mp4
* 8-8 五种prompts模板实战：自定义模板应用.mp4
* 8-9 Few Shot：提供推理质量的常见方式.mp4
* 8-10 示例选择器- 根据长度动态选择提示词示例.mp4
* 8-11 示例选择器-根据语义相似度选择提示词示例.mp4
* 8-12 示例选择器- MMR与最大余弦相似度选择示例.mp4
* 8-13 使用Partial实战部分格式化效果.mp4
* 8-14 langchain hub加载提示词管理.mp4
* 8-15 练一练：使用langchain hub加载提示词模板.mp4
* 8-16 本章总结.mp4
* 9-1 本章介绍.mp4
* 9-2 常见的输出解析器OutputParsers 一览.mp4
* 9-3 文本、JSON、XML、结构化输出解析器应用（1）.mp4
* 9-4 文本、JSON、XML、结构化输出解析器应用（2）.mp4
* 9-5 LLM应用容错机制.mp4
* 9-6 如何自定义解析器？.mp4
* 9-7 本章总结.mp4
* 10-1 本章介绍.mp4
* 10-2 Runnable接口到底是什么？.mp4
* 10-3 LCEL是什么与使用场景.mp4
* 10-4 链的基本应用：使用管道操作符快速生成一条链.mp4
* 10-5 链的基本应用：链的流式调用.mp4
* 10-6 链的基本应用：并行运行多条链.mp4
* 10-7 从老版本的chain迁移到LCEL.mp4
* 10-8 链的高级应用：在链中使用函数.mp4
* 10-9 链的高级应用：在链中自定义支持流输出的函数.mp4
* 10-10 链的高级应用：使用RunnablePassthrough来传递值.mp4
* 10-11 链的高级应用：如何在运行时动态添加链的配置.mp4
* 10-12 链的高级应用：为链增加记忆能力（短时记忆InMemoryHistory）.mp4
* 10-13 链的高级应用：使用Redis构建长期记忆.mp4
* 10-14 链的高级应用：使用LCEL来自定义路由链.mp4
* 10-15 本章总结.mp4
* 11-1 本章介绍.mp4
* 11-2 RAG：检索增强生成是什么？RAG原理？.mp4
* 11-3 知识（数据）预处理：让文档变得AI友好.mp4
* 11-4 常见的Loader 加载器：PDF+多模态图文PDF.mp4
* 11-5 常见的Loader 加载器：解析网页+CVS+ Excel.mp4
* 11-6 文档切分：为什么以及如何切.mp4
* 11-7 文档切分：如何基于长度+文本+文档+语义进行切片.mp4
* 11-8 向量艺术：嵌入模型.mp4
* 11-9 向量艺术：langChain的嵌入实现.mp4
* 11-10 向量艺术：向量数据库基础.mp4
* 11-11 向量艺术：Langchain 的向量库实现.mp4
* 11-12 向量库实现：向量库的数据增加+删除+相似性搜索+ MMR+混合搜索.mp4
* 11-13 向量艺术：检索器概念.mp4
* 11-14 检索器在langChain中的实现（基本的检索器+语法搜索构建：BM25）.mp4
* 11-15 查询重写：如何处理非结构化数据？.mp4
* 11-16 查询重构：如何处理结构化数据？.mp4
* 11-17 检索策略大比拼：找到合适你的方案.mp4
* 11-18 检索调优：让RAG系统更快更准.mp4
* 11-19 检索器：调优—上下文压缩+排序+相似性分数.mp4
* 11-20 未来可期：RAG技术的进化之路.mp4
* 11-21 动一动：ChatDoc -- 又一个简单的文档检索小助手.mp4
* 11-22 本章总结.mp4
* 12-1 本章介绍 (1).mp4
* 12-2 小浪助手（单智能体）案例拆解.mp4
* 12-3 什么是单Agent？.mp4
* 12-4 使用LangChain 创建第一个Agent.mp4
* 12-5 小浪助手实战：开发环境搭建说明与实战流程.mp4
* 12-6 项目相关资源获取（环境和IDE&API KEY&AI编程&钉钉API）.mp4
* 12-7 项目架构演示.mp4
* 12-8 项目架构搭建.mp4
* 12-9 提示词模块设计.mp4
* 12-10 感情侦测实现.mp4
* 12-11 工具的设计.mp4
* 12-12 工具的设计实现.mp4
* 12-13 知识库设计余实现.mp4
* 12-14 钉钉工具设计与实现.mp4
* 12-15 记忆系统设计实现.mp4
* 12-16 项目可观测性实现.mp4
* 12-17 容器化部署.mp4
* 13-1 本章介绍.mp4
* 13-2 为什么选择多智能体架构？.mp4
* 13-3 常见的多智能体架构.mp4
* 13-4 LangGraph讲解.mp4
* 13-5 LangGraph 核心组件：节点与可控制性.mp4
* 13-6 【实现】节点与可控制性-第一个LangGraph.mp4
* 13-7 【实现】节点与可控制性-基本控制：串行控制&分支控制&条件分支与循环.mp4
* 13-8 【实现】节点与可控制性-精细控制：图的运行时配置&map-reduce.mp4
* 13-9 LangGraph 核心组件：持久化与记忆.mp4
* 13-10 【实现】持久化与记忆-基本运用：相乘隔离的持久层&跨线程持久化调用.mp4
* 13-11 【实现】持久化与记忆-记忆：短期记忆的实现&长期以及实现&使用总结技术优化记忆.mp4
* 13-12 LangGraph 核心组件：人机交互.mp4
* 13-13 【实现】LangGraph人机交互-基本运用：等待用户数据.mp4
* 13-14 【实现】LangGraph人机交互-基本运用：审查工具调用.mp4
* 13-15 【实现】LangGraph人机交互-基本使用：编辑图的状态.mp4
* 13-16 LangGraph 核心组件：时光旅行.mp4
* 13-17 LangGraph 核心组件：流式输出.mp4
* 13-18 LangGraph 核心组件：工具调用.mp4
* 13-19 小实战：基于LangGraph 构建代码助手.mp4
* 13-20 小实战：基于LangGraph 的提示词生成小助手.mp4
* 13-21 大实战：小浪助手（多智能体版）.mp4
* 13-22 本章小结.mp4
* 14-1 本章介绍.mp4
* 14-2 智能体常见的优化方式：计划和执行智能体架构优化方式.mp4
* 14-3 智能体常见的优化方式：基本反思智能体架构优化方式.mp4
* 14-4 智能体效果评估：模拟用户来评估智能体.mp4
* 14-5 智能体效果评估：使用LangSmith评估智能体.mp4
* 14-6 LangGraph云平台.mp4
* 14-7 如何使用LangGraph 服务器进行本地开发.mp4
* 14-8 如何使用模板快速启动项目.mp4
* 14-9 LangGraph Studio UI.mp4
* 14-10 如何在LangGraph cloud 上部署.mp4
* 14-11 本章小结.mp4
* 15-1 本章介绍.mp4
* 15-2 什么是CrewAI.mp4
* 15-3 CrewAI安装与第一个示例.mp4
* 15-4 CrewAI 核心组件讲解.mp4
* 15-5 CrewAI 核心组件：Agents.mp4
* 15-6 CrewAI 核心组件：Task.mp4
* 15-7 CrewAI 核心组件：Crew & flow.mp4
* 15-8 CrewAI 核心组件：知识库 & 记忆.mp4
* 15-9 基于CrewAI 的游戏开发助手.mp4
* 15-10 基于CrewAI 的营销策略**.mp4
* 15-11 本章小结.mp4
* 16-1 课程回顾.mp4
* 16-2 课程总结与展望.mp4
配套笔记（14 份 PDF）
* 【PPT2】AI智能体 AI3.0时代的风口红利.pdf
* 【PPT3】大模型：智能体的超级大脑，如何掌握？.pdf
* 【PPT4】AI应用开发应知必会的那些事.pdf
* 【PPT5】deep seek 国产之光.pdf
* 【PPT6】初识langchain：LLM大模型与AI应用的粘合剂.pdf
* 【PPT8】PromptTemple 提示词工程在LangChain中的实践.pdf
* 【PPT9】规范化输出：OutputParsers.pdf
* 【PPT10】LCEL：链式开发新范式.pdf
* 【PPT11】RAG：知识增强型AI系统.pdf
* 【PPT12】Agents实战单Agent实现自定义BOT.pdf
* 【PPT13】Agents深入：多Agents工作流的实现.pdf
* 【PPT14】Agents深入：部署优化与云平台使用.pdf
* 【PPT15】CrewAI 又一款主流的Agents开发框架.pdf
* 【PPT16】课程回顾.pdf
![[衡天云]爆款云服务器 低至12元/月](/hty.png)