AI Agent从0到1定制开发全栈/全流程/企业级落地实战|已完结

课程简介

从 API 调用到完整智能体系统的工程化落地这门课程的核心痛点在于解决大模型应用开发中“只会调接口，不懂做系统”的断层。市面上大多数教程止步于展示如何拼接 Prompt 或调用第三方 SDK，而本课程聚焦于 AI Agent 的全栈开发流程，涵盖从需求拆解、架构设计到后端服务封装及前端交互实现的企业级实战。它不再将 Agent 视为一个黑盒，而是将其拆解…

已有 1 人浏览发布 2026-10-07 更新 2026-10-12

从 API 调用到完整智能体系统的工程化落地

这门课程的核心痛点在于解决大模型应用开发中“只会调接口，不懂做系统”的断层。市面上大多数教程止步于展示如何拼接 Prompt 或调用第三方 SDK，而本课程聚焦于 AI Agent 的全栈开发流程，涵盖从需求拆解、架构设计到后端服务封装及前端交互实现的企业级实战。它不再将 Agent 视为一个黑盒，而是将其拆解为感知、规划、记忆与执行等可复用的工程模块。适合具备 Python 基础、熟悉 FastAPI 或 Flask 等 Web 框架，并理解基本 HTTP 请求机制的开发者。初学者若未掌握基础并发编程和异步逻辑，建议在课前复习一下 asyncio 相关知识。建议优先研习课程中的“记忆管理机制”与“工具链（Tool）标准化接口设计”两个部分，这两块是构建高可用 Agent 的骨架，直接决定系统的鲁棒性与扩展性。学完并动手复现后，你将能够独立构建具备多轮对话能力、上下文压缩以及自主决策特定业务工具调用的智能助手，并具备将其部署为微服务的能力。资料中的代码工程应直接克隆到本地，利用 IDE 调试器逐帧观察 Agent 的推理循环，切勿仅阅读视频而跳过手动跑通代码的关键步骤。

拆解 Agent 核心组件与复用架构

课程深入剖析了 LLM 驱动的决策循环如何与外部工具集安全交互。不同于简单的链式调用，这里强调构建标准化的 Agent 核心类，将思维链（CoT）逻辑、状态管理以及异常处理封装在独立模块中。这种结构化的代码组织方式使得未来更换底层大模型或增加新的工具插件时，无需重构主流程。对于有经验的开发者，重点应放在课程展示的“多智能体协作”模式与“长期记忆向量存储”实现上，这部分内容涉及 RAG 检索增强与数据库连接的工程细节，是连接 AI 与现有企业数据资产的关键桥梁。自学路径上，建议先独立实现一个简单的单 Agent 聊天系统，再逐步引入课程中介绍的复杂任务分解策略，通过对比不同架构在响应延迟和 token 消耗上的差异，加深理解。资料包中的工程示例提供了完整的目录结构与依赖配置，建议将其作为模板项目的基础框架，替换其中的业务逻辑为个人兴趣领域进行练习，从而将通用架构转化为可落地的垂直场景解决方案。

企业级部署与全栈集成实战

后半部分课程聚焦于生产环境的工程约束，包括流式输出处理、鉴权体系集成以及监控日志记录。这里避开了纯理论讲解，直接展示了如何在 Next.js 或 React 前端中嵌入 Agent 接口，处理 WebSocket 或 SSE 流式数据，以及后端如何通过容器化技术进行资源隔离与弹性伸缩。适合希望将个人项目转化为可交付产品的工程师。学完这一阶段，你不仅掌握了 AI 功能本身，更具备了将其嵌入现有 SaaS 产品后台的能力，能够独立负责从模型选型、Prompt 工程到全栈代码实现及部署上线的全流程。建议配合资料中的后端 API 文档进行联调测试，重点练习如何处理长连接断重连以及上下文超长的截断策略。通过将课程中的通用 Agent 骨架应用于一个具体的内部办公自动化场景，如代码审查助手或数据报表生成器，可以检验对全栈技术栈的掌握程度，确保代码具备可维护性与可扩展性，而非仅仅是一次性的 Demo。

课程介绍

AI Agent从0到1定制开发全栈/全流程/企业级落地实战 window.$crisp=[]; CRISP_RUNTIME_CONFIG = { locale : 'zh' }; CRISP_WEBSITE_ID = '3af72da6-d525-4bde-a003-087b5c7d2132';(function(){ d=document;s=d.createElement('script'); s.src='https://client.crisp.chat/l.js'; s.async=1;d.getElementsByTagName('head')[0].appendChild(s); })(); img:is([sizes=auto i],[sizes^="auto," i]){contain-intrinsic-size:3000px 1500px} /*# sourceU

课程目录

├──第1章 课程学习安排——助你顺利学习以及避坑/
│ ├── [ 29M] 1-1深入了解课程，少走弯路，必看！！！
│ └── [421K] 1-2如何提问&进入课程群&使用IDE学习环境.pdf
├──第2章 AI智能体：AI3.0时代最大的转型红利/
│ ├── [2.0M] 2-1本章介绍
│ ├── [ 34M] 2-2智能革命爆发：从梦想到现实
│ ├── [ 23M] 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？
│ ├── [ 41M] 2-4风口以至-机遇与挑战：AI淘汰的是不会使用AI的人
│ ├── [9.4M] 2-5新手必知：扫清学习障碍
│ └── [677K] 2-6本章小结
├──第3章 大模型：智能体的超级大脑/
│ ├── [2.6M] 3-1本章介绍
│ ├── [ 23M] 3-2带你快速了解LLM（大语言模型）的前世今生
│ ├── [ 21M] 3-3全景扫描：国内外主流大语言模型（LLM）
│ ├── [ 19M] 3-4开源VS闭源：你该如何选择
│ ├── [ 28M] 3-5大模型的短板与解决方案
│ ├── [ 35M] 3-6练一练：搞定你的大模型源（闭源与开源）
│ └── [1.2M] 3-7本章小结
├──第4章 AI应用开发应知必会的那些事/
│ ├── [3.7M] 4-1本章介绍
│ ├── [ 33M] 4-2如何正确使用AI编程？
│ ├── [ 31M] 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
│ ├── [ 15M] 4-4如何正确的获取AI行业信息？
│ ├── [ 27M] 4-5小浪助手两大项目演示：单智能体和多智能体
│ └── [2.2M] 4-6本章总结
├──第5章 DeepSeek：国产之光/
│ ├── [7.5M] 5-1本章介绍
│ ├── [ 32M] 5-2DeepSeek为什么火了？
│ ├── [ 44M] 5-3推理大模型做对了什么？DeepSeekV3与DeepSeekR1本质区别
│ ├── [ 21M] 5-4DeepSeek提示词模板与注意
│ ├── [6.8M] 5-5新手必知的10个DeepSeek魔法指令
│ ├── [ 68M] 5-6DeepSeek的模型与部署需求分析，以及资源获取方式
│ ├── [ 55M] 5-7DS本地部署：本地私有化AI对话助手实现
│ ├── [ 34M] 5-8DS云端部署：按需付费更加灵活
│ ├── [ 39M] 5-9DS云端API：个人用户最佳选择
│ └── [2.3M] 5-10本章小结
├──第6章 初识langchain：LLM大模型与AI应用的“粘合剂”/
│ ├── [3.0M] 6-1本章介绍
│ ├── [ 11M] 6-2langchain是什么以及发展过程
│ ├── [ 27M] 6-3langchain能做什么和能力一览
│ ├── [ 11M] 6-4langchain的优势与劣势分析
│ ├── [ 28M] 6-5langchain使用环境的搭建
│ ├── [ 19M] 6-6AI智能开发学习平台（实战+免费key+测试+AI资讯）
│ ├── [ 28M] 6-7先跑起来：第一个实例，了解langchain的基本模块
│ └── [2.6M] 6-8本章总结
├──第7章 ChatModels：磨平不同LLM的差异/
│ ├── [3.9M] 7-1本章介绍
│ ├── [ 24M] 7-2LangChain核心组件：LLMs与ChatModels
│ ├── [ 73M] 7-3LangChain使用标准事件驱动大模型
│ ├── [ 31M] 7-4tokens与上下文交互窗口
│ ├── [ 14M] 7-5模型异常处理与缓存机制
│ ├── [ 29M] 7-6如何配合本地大模型？模型Tokenusage的花费？
│ ├── [ 24M] 7-7大模型的ToolCall工具调用能力：先进大模型的标配
│ └── [2.8M] 7-8练一练：使用某个大模型来驱动事件
├──第8章 PromptTemple： 提示词工程在LangChain中的实践/
│ ├── [2.0M] 8-1本章介绍
│ ├── [9.5M] 8-2提示词：大模型工作的核心部件
│ ├── [ 13M] 8-3prompts模板：大模型推理的关键
│ ├── [7.3M] 8-4五种prompts模板实战：字符串模板应用
│ ├── [9.3M] 8-5五种prompts模板实战：对话模板应用
│ ├── [5.9M] 8-6五种prompts模板实战：消息占位符应用
│ ├── [6.0M] 8-7五种prompts模板实战：使用Message组合模板
│ ├── [ 27M] 8-8五种prompts模板实战：自定义模板应用
│ ├── @@www.
│ ├── [ 30M] 8-9FewShot：提供推理质量的常见方式
│ ├── [ 32M] 8-10示例选择器-根据长度动态选择提示词示例
│ ├── [ 16M] 8-11示例选择器-根据语义相似度选择提示词示例
│ ├── [ 18M] 8-12示例选择器-MMR与最大余弦相似度选择示例
│ ├── [8.5M] 8-13使用Partial实战部分格式化效果
│ ├── [ 35M] 8-14langchainhub加载提示词管理
│ ├── [2.1M] 8-15练一练：使用langchainhub加载提示词模板
│ └── [4.6M] 8-16本章总结
├──第9章 规范化输出：OutputParsers的关键技术/
│ ├── [9.3M] 9-1本章介绍
│ ├── [ 25M] 9-2常见的输出解析器OutputParsers一览
│ ├── [ 31M] 9-3文本、JSON、XML、结构化输出解析器应用（1）
│ ├── [ 37M] 9-4文本、JSON、XML、结构化输出解析器应用（2）
│ ├── [ 19M] 9-5LLM应用容错机制
│ ├── [ 22M] 9-6如何自定义解析器？
│ └── [3.2M] 9-7本章总结
└──第10章 LCEL：组件化开发的新范式/
├── [3.8M] 10-1本章介绍
├── [ 14M] 10-2Runnable接口到底是什么？
├── [ 27M] 10-3LCEL是什么与使用场景
├── [ 10M] 10-4链的基本应用：使用管道操作符快速生成一条链
├── [ 35M] 10-5链的基本应用：链的流式调用
├── [ 19M] 10-6链的基本应用：并行运行多条链
├── [ 16M] 10-7从老版本的chain迁移到LCEL
├── [ 32M] 10-8链的高级应用：在链中使用函数
├── [ 15M] 10-9链的高级应用：在链中自定义支持流输出的函数
├── [3.5M] 10-10链的高级应用：使用RunnablePassthrough来传递值
├── [ 14M] 10-11链的高级应用：如何在运行时动态添加链的配置
├── [ 43M] 10-12链的高级应用：为链增加记忆能力（短时记忆InMemoryHistory）
├── [ 20M] 10-13链的高级应用：使用Redis构建长期记忆
├── [ 27M] 10-14链的高级应用：使用LCEL来自定义路由链
└── [1.8M] 10-15本章总结
├── 第11章 RAG：知识增强型AI系统/
│ ├── [6.2M] 11-1本章介绍
│ ├── [ 46M] 11-2RAG：检索增强生成是什么？RAG原理？
│ ├── [8.7M] 11-3知识（数据）预处理：让文档变得AI友好
│ ├── [ 20M] 11-4常见的Loader加载器：PDF+多模态图文PDF
│ ├── [ 31M] 11-5常见的Loader加载器：解析网页+CVS+Excel
│ ├── [4.8M] 11-6文档切分：为什么以及如何切
│ ├── [ 18M] 11-7文档切分：如何基于长度+文本+文档+语义进行切片
│ ├── [5.5M] 11-8向量艺术：嵌入模型
│ ├── [ 34M] 11-9向量艺术：langChain的嵌入实现
│ ├── [ 18M] 11-10向量艺术：向量数据库基础
│ ├── [ 17M] 11-11向量艺术：Langchain的向量库实现
│ ├── [ 37M] 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
│ ├── [5.3M] 11-13向量艺术：检索器概念
│ ├── [ 20M] 11-14检索器在langChain中的实现（基本的检索器+语法搜索构建：BM25）
│ ├── [ 16M] 11-15查询重写：如何处理非结构化数据？
│ ├── [ 31M] 11-16查询重构：如何处理结构化数据？
│ ├── [6.7M] 11-17检索策略大比拼：找到合适你的方案
│ ├── [ 16M] 11-18检索调优：让RAG系统更快更准
│ ├── [ 39M] 11-19检索器：调优—上下文压缩+排序+相似性分数
│ ├── [ 19M] 11-20未来可期：RAG技术的进化之路
│ ├── [ 33M] 11-21动一动：ChatDoc–又一个简单的文档检索小助手
│ └── [1.8M] 11-22本章总结
├── 第12章 Agents实战：单Agent实现自定义BOT/
│ ├── [3.5M] 12-1本章介绍(1)
│ ├── [ 13M] 12-2小浪助手（单智能体）案例拆解
│ ├── [ 17M] 12-3什么是单Agent？
│ ├── [ 13M] 12-4使用LangChain创建第一个Agent
│ ├── [ 10M] 12-5小浪助手实战：开发环境搭建说明与实战流程
│ ├── [ 56M] 12-6项目相关资源获取（环境和IDE&APIKEY&AI编程&钉钉API）
│ ├── [ 22M] 12-7项目架构演示
│ ├── @www.
│ ├── [ 60M] 12-8项目架构搭建
│ ├── [ 38M] 12-9提示词模块设计
│ ├── [ 35M] 12-10感情侦测实现
│ ├── [ 12M] 12-11工具的设计
│ ├── [ 32M] 12-12工具的设计实现
│ ├── [ 50M] 12-13知识库设计余实现
│ ├── [ 71M] 12-14钉钉工具设计与实现
│ ├── [ 28M] 12-15记忆系统设计实现
│ ├── [ 28M] 12-16项目可观测性实现
│ └── [ 52M] 12-17容器化部署
├── 第13章 Agents深入：多Agents工作流的实现/
│ ├── [ 10M] 13-1本章介绍
│ ├── [ 22M] 13-2为什么选择多智能体架构？
│ ├── [ 12M] 13-3常见的多智能体架构
│ ├── [7.2M] 13-4LangGraph讲解
│ ├── [7.3M] 13-5LangGraph核心组件：节点与可控制性
│ ├── [ 27M] 13-6【实现】节点与可控制性-第一个LangGraph
│ ├── [ 36M] 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
│ ├── [ 30M] 13-8【实现】节点与可控制性-精细控制：图的运行时配置&map-reduce
│ ├── [ 12M] 13-9LangGraph核心组件：持久化与记忆
│ ├── [ 35M] 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
│ ├── [ 61M] 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
│ ├── [6.1M] 13-12LangGraph核心组件：人机交互
│ ├── [ 24M] 13-13【实现】LangGraph人机交互-基本运用：等待用户数据
│ ├── [ 24M] 13-14【实现】LangGraph人机交互-基本运用：审查工具调用
│ ├── [7.7M] 13-15【实现】LangGraph人机交互-基本使用：编辑图的状态
│ ├── [ 26M] 13-16LangGraph核心组件：时光旅行
│ ├── [ 15M] 13-17LangGraph核心组件：流式输出
│ ├── [ 22M] 13-18LangGraph核心组件：工具调用
│ ├── [ 49M] 13-19小实战：基于LangGraph构建代码助手
│ ├── [ 26M] 13-20小实战：基于LangGraph的提示词生成小助手
│ ├── [100M] 13-21大实战：小浪助手（多智能体版）
│ └── [3.2M] 13-22本章小结
├── 第14章 Agents深入：部署优化与云平台使用/
│ ├── [3.6M] 14-1本章介绍
│ ├── [ 48M] 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
│ ├── [ 25M] 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
│ ├── [ 22M] 14-4智能体效果评估：模拟用户来评估智能体
│ ├── [ 36M] 14-5智能体效果评估：使用LangSmith评估智能体
│ ├── [9.7M] 14-6LangGraph云平台
│ ├── [ 22M] 14-7如何使用LangGraph服务器进行本地开发
│ ├── [ 12M] 14-8如何使用模板快速启动项目
│ ├── [ 20M] 14-9LangGraphStudioUI
│ ├── [7.3M] 14-10如何在LangGraphcloud上部署
│ └── [1.9M] 14-11本章小结
├── 第15章 CrewAI： 又一款主流的Agents开发框架/
│ ├── [5.8M] 15-1 本章介绍
│ ├── [ 12M] 15-2 什么是CrewAI
│ ├── [ 17M] 15-3 CrewAI安装与第一个示例
│ ├── [8.9M] 15-4 CrewAI 核心组件讲解
│ ├── [ 23M] 15-5 CrewAI 核心组件：Agents
│ ├── [ 17M] 15-6 CrewAI 核心组件：Task
│ ├── [ 15M] 15-7 CrewAI 核心组件：Crew & flow
│ ├── [ 27M] 15-8 CrewAI 核心组件：知识库 & 记忆
│ ├── [ 26M] 15-9 基于CrewAI 的游戏开发助手
│ ├── [ 37M] 15-10 基于CrewAI 的营销策略大师
│ └── [1.5M] 15-11 本章小结
└── 第16章 课程总结/
├── [ 23M] 16-1 课程回顾
└── [ 15M] 16-2 课程总结与展望
└── 资料代码/

AI Agent从0到1定制开发 全栈/全流程/企业级落地实战|已完结