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mksz925-AI Agent从0到1定制开发 全栈全流程企业级落地实战【VIP】
解决什么问题与基础门槛 AI Agent 开发的核心难点往往不在模型调用，而在业务逻辑编排与状态管理。本课程聚焦 LangChain/LCEL 核心机制，重点解决链式处理、动态配置注入、记忆持久化及向量检索集成等工程痛点。适合具备 Python 基础、已掌握大模型 API 基本调用、且有项目落地需求
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解决什么问题与基础门槛
AI Agent 开发的核心难点往往不在模型调用，而在业务逻辑编排与状态管理。本课程聚焦 LangChain/LCEL 核心机制，重点解决链式处理、动态配置注入、记忆持久化及向量检索集成等工程痛点。适合具备 Python 基础、已掌握大模型 API 基本调用、且有项目落地需求的开发者。若仅了解概念而无代码实践经验，建议先补齐基础再入手。
建议学习路径与核心模块
课程结构从底层接口到上层应用层层递进，建议按以下顺序对照实践：
1. **LCEL 基础与链式编排**：优先观看 Runnable 接口定义、管道操作符构建链、流式调用及并行执行章节。这是理解现代 LangChain 工作流的基石，必须亲手实现才能体会其优势。
2. **高级应用与迁移**：深入探索在链中嵌入自定义函数、动态添加配置、使用 InMemoryHistory 实现短时记忆。同时关注从旧版 Chain 迁移至 LCEL 的实务技巧，避免在旧工程中踩坑。
3. **记忆与检索增强**：最后攻克 Redis 长期记忆构建、向量数据库原理、LangChain 向量库实现及检索器（BM25/混合搜索）。这是构建企业级 RAG Agent 的关键，需结合代码理解数据流向。
学完能力与资料配合
完成本课程后，开发者能够独立设计并实现具备上下文记忆、动态路由和外部知识检索能力的 AI Agent 原型，而非仅限于调通简单问答。资料包中的视频配合源码进行逐行对照，建议暂停视频后自行复现代码，特别是在 LCEL 管道构建和向量检索集成部分，动手调试是理解抽象概念的唯一途径。不要仅被动观看，应将课程中的模块拆解复用至实际项目中验证效果。
课程目录
第 1 部分99 集
- 10-1 本章介绍_ev.mp4 4.58M
- 10-10 链的高级应用：使用RunnablePassthrough来传递值_ev.mp4 4.07M
- 10-11 链的高级应用：如何在运行时动态添加链的配置_ev.mp4 16.05M
- 10-12 链的高级应用：为链增加记忆能力（短时记忆InMemoryHistory）_ev.mp4 59.29M
- 10-13 链的高级应用：使用Redis构建长期记忆_ev.mp4 34.03M
- 10-14 链的高级应用：使用LCEL来自定义路由链_ev.mp4 41.82M
- 10-15 本章总结_ev.mp4 2.04M
- 10-2 Runnable接口到底是什么？_ev.mp4 14.85M
- 10-3 LCEL是什么与使用场景_ev.mp4 29.86M
- 10-4 链的基本应用：使用管道操作符快速生成一条链_ev.mp4 11.68M
- 10-5 链的基本应用：链的流式调用_ev.mp4 48.65M
- 10-6 链的基本应用：并行运行多条链_ev.mp4 23.71M
- 10-7 从老版本的chain迁移到LCEL_ev.mp4 25.64M
- 10-8 链的高级应用：在链中使用函数_ev.mp4 38.88M
- 10-9 链的高级应用：在链中自定义支持流输出的函数_ev.mp4 17.97M
- 10-10
- 11-1 本章介绍_ev.mp4 7.09M
- 11-10 向量艺术：向量数据库基础_ev.mp4 19.16M
- 11-11 向量艺术：Langchain 的向量库实现_ev.mp4 18.91M
- 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_ev.mp4 52.09M
- 11-13 向量艺术：检索器概念_ev.mp4 5.59M
- 11-14 检索器在langChain中的实现（基本的检索器+语法搜索构建：BM25）_ev.mp4 27.20M
- 11-15 查询重写：如何处理非结构化数据？_ev.mp4 21.45M
- 11-16 查询重构：如何处理结构化数据？_ev.mp4 39.33M
- 11-17 检索策略大比拼：找到合适你的方案_ev.mp4 7.99M
- 11-18 检索调优：让RAG系统更快更准_ev.mp4 17.44M
- 11-19 检索器：调优—上下文压缩+排序+相似性分数_ev.mp4 68.15M
- 11-2 RAG：检索增强生成是什么？RAG原理？_ev.mp4 49.17M
- 11-20 未来可期：RAG技术的进化之路_ev.mp4 26.39M
- 11-21 动一动：ChatDoc -- 又一个简单的文档检索小助手_ev.mp4 68.90M
- 11-22 本章总结_ev.mp4 2.17M
- 11-3 知识（数据）预处理：让文档变得AI友好_ev.mp4 10.03M
- 11-4 常见的Loader 加载器：PDF+多模态图文PDF_ev.mp4 31.52M
- 11-5 常见的Loader 加载器：解析网页+CVS+ Excel_ev.mp4 47.16M
- 11-6 文档切分：为什么以及如何切_ev.mp4 5.49M
- 11-7 文档切分：如何基于长度+文本+文档+语义进行切片.mp4 34.38M
- 11-8 向量艺术：嵌入模型_ev.mp4 5.93M
- 11-9 向量艺术：langChain的嵌入实现_ev.mp4 39.29M
- 12-1 本章介绍 (1)_ev.mp4 4.04M
- 12-10 感情侦测实现_ev.mp4 42.98M
- 12-11 工具的设计_ev.mp4 15.03M
- 12-12 工具的设计实现_ev.mp4 57.81M
- 12-13 知识库设计余实现_ev.mp4 87.00M
- 12-14 钉钉工具设计与实现_ev.mp4 126.66M
- 12-15 记忆系统设计实现_ev.mp4 36.35M
- 12-16 项目可观测性实现_ev.mp4 37.78M
- 12-17 容器化部署_ev.mp4 68.12M
- 12-2 小浪助手（单智能体）案例拆解_ev.mp4 13.36M
- 12-3 什么是单Agent？_ev.mp4 18.46M
- 12-4 使用LangChain 创建第一个Agent_ev.mp4 13.94M
- 12-5 小浪助手实战：开发环境搭建说明与实战流程_ev.mp4 11.49M
- 12-6 项目相关资源获取（环境和IDE&API KEY&AI编程&钉钉API）_ev.mp4 113.12M
- 12-7 项目架构演示_ev.mp4 36.04M
- 12-8 项目架构搭建_ev.mp4 91.57M
- 12-9 提示词模块设计_ev.mp4 47.94M
- 13-1 本章介绍_ev.mp4 11.63M
- 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_ev.mp4 52.77M
- 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_ev.mp4 110.64M
- 13-12 LangGraph 核心组件：人机交互_ev.mp4 7.01M
- 13-14 【实现】LangGraph人机交互-基本运用：审查工具调用 (1)_ev.mp4 37.08M
- 13-14 【实现】LangGraph人机交互-基本运用：审查工具调用_ev.mp4 37.06M
- 13-15 【实现】LangGraph人机交互-基本使用：编辑图的状态_ev.mp4 11.92M
- 13-16 LangGraph 核心组件：时光旅行_ev.mp4 35.61M
- 13-17 LangGraph 核心组件：流式输出_ev.mp4 17.28M
- 13-18 LangGraph 核心组件：工具调用_ev.mp4 27.02M
- 13-19 小实战：基于LangGraph 构建代码助手_ev.mp4 71.68M
- 13-2 为什么选择多智能体架构？_ev.mp4 24.45M
- 13-20 小实战：基于LangGraph 的提示词生成小助手_ev.mp4 33.60M
- 13-21 大实战：小浪助手（多智能体版）_ev.mp4 174.09M
- 13-22 本章小结_ev.mp4 3.71M
- 13-3 常见的多智能体架构_ev.mp4 13.53M
- 13-4 LangGraph讲解_ev.mp4 8.00M
- 13-5 LangGraph 核心组件：节点与可控制性_ev.mp4 8.02M
- 13-6 【实现】节点与可控制性-第一个LangGraph_ev.mp4 31.19M
- 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_ev.mp4 40.53M
- 13-8 【实现】节点与可控制性-精细控制：图的运行时配置&map-reduce_ev.mp4 42.15M
- 13-9 LangGraph 核心组件：持久化与记忆_ev.mp4 13.36M
- 14-1 本章介绍_ev.mp4 3.99M
- 14-10 如何在LangGraph cloud 上部署_ev.mp4 10.59M
- 14-11 本章小结_ev.mp4 2.06M
- 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_ev.mp4 57.53M
- 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_ev.mp4 37.89M
- 14-4 智能体效果评估：模拟用户来评估智能体_ev.mp4 29.35M
- 14-5 智能体效果评估：使用LangSmith评估智能体_ev.mp4 51.87M
- 14-6 LangGraph云平台_ev.mp4 10.23M
- 14-7 如何使用LangGraph 服务器进行本地开发_ev.mp4 44.39M
- 14-8 如何使用模板快速启动项目_ev.mp4 25.38M
- 15-1 本章介绍_ev.mp4 6.61M
- 15-10 基于CrewAI 的营销策略大师_ev.mp4 107.38M
- 15-11 本章小结_ev.mp4 1.84M
- 15-2 什么是CrewAI_ev.mp4 13.55M
- 15-3 CrewAI安装与第一个示例_ev.mp4 20.47M
- 15-4 CrewAI 核心组件讲解_ev.mp4 10.31M
- 15-5 CrewAI 核心组件：Agents_ev.mp4 35.50M
- 15-6 CrewAI 核心组件：Task_ev.mp4 22.10M
- 15-7 CrewAI 核心组件：Crew & flow_ev.mp4 22.66M
- 15-8 CrewAI 核心组件：知识库 & 记忆_ev.mp4 45.23M
- 15-9 基于CrewAI 的游戏开发助手_ev.mp4 34.37M
- 16-1 课程回顾_ev.mp4 27.99M
- 16-2 课程总结与展望_ev.mp4 17.89M
第1章 课程学习安排——助你顺利学习以及避坑1 集
- 1-1 深入了解课程，少走弯路，必看！！！_ev.mp4 36.02M
第2章 AI智能体：AI3.0时代最大的转型红利4 集
- 2-2 智能革命爆发：从梦想到现实_ev.mp4 36.89M
- 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？_ev.mp4 32.64M
- 2-4 风口以至-机遇与挑战：AI 淘汰的是不会使用AI的人_ev.mp4 46.22M
- 2-5 新手必知：扫清学习障碍_ev.mp4 10.28M
第3章 大模型：智能体的超级大脑5 集
- 3-2 带你快速了解LLM（大语言模型）的前世今生_ev.mp4 23.91M
- 3-3 全景扫描：国内外主流大语言模型（LLM）_ev.mp4 21.70M
- 3-4 开源VS闭源：你该如何选择_ev.mp4 20.36M
- 3-5 大模型的短板与解决方案_ev.mp4 29.63M
- 3-6 练一练：搞定你的大模型源（闭源与开源）_ev.mp4 49.68M
第4章 AI应用开发应知必会的那些事4 集
- 4-2 如何正确使用AI编程？_ev.mp4 38.55M
- 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_ev.mp4 33.45M
- 4-4 如何正确的获取AI行业信息？_ev.mp4 16.72M
- 4-5 小浪助手两大项目演示：单智能体和多智能体_ev.mp4 30.37M
第5章 DeepSeek：国产之光7 集
- 5-2 DeepSeek涓轰粈涔堢伀浜嗭紵_ev.mp4 33.48M
- 5-3 推理大模型做对了什么？DeepSeek V3 与DeepSeek R1本质区别_ev.mp4 49.39M
- 5-4 DeepSeek 提示词模板与注意_ev.mp4 22.66M
- 5-5 新手必知的10个DeepSeek魔法指令_ev.mp4 7.58M
- 5-6 DeepSeek的模型与部署需求分析，以及资源获取方式_ev.mp4 83.37M
- 5-8 DS云端部署：按需付费更加灵活_ev.mp4 43.22M
- 5-9 DS云端API：个人用户最佳选择_ev.mp4 68.01M
第6章 初识langchain：LLM大模型与AI应用的“粘合剂”6 集
- 6-2 langchain是什么以及发展过程_ev.mp4 11.05M
- 6-3 langchain能做什么和能力一览_ev.mp4 29.34M
- 6-4 langchain的优势与劣势分析_ev.mp4 12.35M
- 6-5 langchain使用环境的搭建_ev.mp4 37.19M
- 6-6 AI智能开发学习平台（实战+免费key+测试+AI资讯）_ev.mp4 25.08M
- 6-7 先跑起来：第一个实例，了解langchain的基本模块_ev.mp4 35.60M
第7章 ChatModels：磨平不同LLM的差异7 集
- 7-2 LangChain鏍稿績缁勪欢锛歀LMs涓嶤hatModels_ev.mp4 25.11M
- 7-3 LangChain使用标准事件驱动大模型_ev.mp4 89.78M
- 7-4 tokens与上下文交互窗口_ev.mp4 33.36M
- 7-5 模型异常处理与缓存机制_ev.mp4 13.79M
- 7-6 如何配合本地大模型？模型Token usage的花费？_ev.mp4 32.60M
- 7-7 大模型的Tool Call工具调用能力：先进大模型的标配_ev.mp4 23.60M
- 7-8 练一练：使用某个大模型来驱动事件_ev.mp4 3.08M
第8章 PromptTemple 提示词工程在LangChain中的实践13 集
- 8-10 示例选择器- 根据长度动态选择提示词示例_ev.mp4 38.12M
- 8-11 示例选择器-根据语义相似度选择提示词示例_ev.mp4 26.13M
- 8-12 示例选择器- MMR与最大余弦相似度选择示例_ev.mp4 35.94M
- 8-14 langchain hub加载提示词管理_ev.mp4 44.42M
- 8-15 练一练：使用langchain hub加载提示词模板_ev.mp4 2.24M
- 8-2 提示词：大模型工作的核心部件_ev.mp4 10.12M
- 8-3 prompts模板：大模型推理的关键_ev.mp4 18.91M
- 8-4 五种prompts模板实战：字符串模板应用_ev.mp4 7.70M
- 8-5 五种prompts模板实战：对话模板应用_ev.mp4 10.44M
- 8-6 五种prompts模板实战：消息占位符应用_ev.mp4 6.57M
- 8-7 五种prompts模板实战：使用Message组合模板_ev.mp4 6.69M
- 8-8 五种prompts模板实战：自定义模板应用_ev.mp4 37.90M
- 8-9 Few Shot：提供推理质量的常见方式_ev.mp4 41.65M
第9章 规范化输出：OutputParsers的关键技术14 集
- 9-2 常见的输出解析器OutputParsers 一览_ev.mp4 26.78M
- 9-3 文本、JSON、XML、结构化输出解析器应用（1）_ev.mp4 35.15M
- 9-4 文本、JSON、XML、结构化输出解析器应用（2）_ev.mp4 46.14M
- 9-5 LLM应用容错机制_ev.mp4 21.57M
- 9-6 如何自定义解析器？_ev.mp4 25.98M
- 课程资料
- 课件ppt
- ppt1.pdf 2.10M
- ppt4.pdf 2.52M
- ppt5.pdf 2.32M
- ppt6.pdf 1.91M
- ppt7.pdf 1.10M
- ppt8.pdf 1.19M
- ppt9.pdf 1.18M
- 声音克隆
- CosyVoice
- 工坊
- CosyVoice-0824.rar 14.20G
- cosyvoice.7z 1.54G
- mksz925-AI Agent从0到1定制开发 全栈全流程企业级落地实战/
