51CTO AIGC高级实践课：从大模型到AI Agent

后端开发

课程简介

从 Prompt 到可运行 Agent 的工程化落地当前大模型开发的核心痛点，往往不在于调用 API 本身，而在于如何将不稳定的生成结果封装为具备确定性、可追溯性和工具调用能力的业务模块。这套资料聚焦于解决“最后一公里”的工程难题：如何构建多智能体协作架构、处理上下文记忆断裂、以及将自然语言指令转化为具体的代码执行流。它并非泛泛而谈 AI 概念，而是深入…

已有 0 人浏览发布 2026-10-07 更新 2026-10-07

从 Prompt 到可运行 Agent 的工程化落地

当前大模型开发的核心痛点，往往不在于调用 API 本身，而在于如何将不稳定的生成结果封装为具备确定性、可追溯性和工具调用能力的业务模块。这套资料聚焦于解决“最后一公里”的工程难题：如何构建多智能体协作架构、处理上下文记忆断裂、以及将自然语言指令转化为具体的代码执行流。它并非泛泛而谈 AI 概念，而是深入 LangChain 的链式调用逻辑与 Agent 的决策机制，适合具备 Python 基础、熟悉 REST API 或后端业务逻辑，但尚未深入 LLM 应用层开发的工程师。对于仅有前端或算法背景、缺乏工程化思维的学习者，建议先补充 Python 异步处理与基础后端架构知识，否则难以理解其中关于状态管理与异常捕获的设计意图。

核心模块拆解与自学路径建议

学习不应线性推进，建议优先攻克“智能体架构”与“LangChain 高级用法”两个板块。首先，深入研读关于 Agent 循环逻辑的部分，理解 ReAct 框架中“思考-行动-观察”的迭代过程，这是区别于传统 RAG 检索的关键。其次，重点研究工具调用（Tool Use）机制，看代码如何定义函数接口、如何解析 LLM 输出的参数，以及如何处理调用失败后的重试逻辑。此外，不要忽略“大模型企业应用”章节中关于数据清洗与向量数据库检索优化的内容，这是保证生产环境稳定性的基础。在自学过程中，建议将视频内容直接映射到本地代码库，重点关注那些被省略的边界条件处理代码，例如当模型输出格式错误时，代码层面的降级策略是如何实现的。

能力跃迁与工程化实践配合

学完这套资料后，你应当具备独立搭建垂直领域 AI 助手的完整能力。这包括但不限于：设计具备长期记忆功能的聊天系统、开发能自主调用内部数据库进行查询分析的代码解释器、以及构建多 Agent 协同处理复杂工作流的微服务。为了将知识转化为肌肉记忆，强烈建议配合一个真实的业务场景进行重构练习。例如，不要只照搬教程中的示例，而是尝试将你的个人 TODO 列表、笔记系统或现有后端项目中的某个低频痛点（如日志清洗、文案生成）接入 LLM。在实现过程中，刻意引入约束条件：限制 Token 消耗、设置最大重试次数、强制结构化输出。通过这种“受控的实验”，你能更深刻地理解 Agent 在实际部署中的延迟瓶颈与成本结构。资料包中的源码不仅是参考，更是调试的标尺，当你的实现出现逻辑死锁或幻觉率过高时，对照源码中的中断机制与提示词工程细节，能迅速定位问题所在。这种“看-改-跑-错-修”的闭环，才是真正掌握 AIGC 工程实践的必经之路。

课程介绍

AI内容创作、智能体开发、Python基础、LangChain开发、大模型企业应用、AI代理适合人群：希望投身大模型开发的人享受AIGC时代红利的人有开发经验的工程师产品经理、项目经理你将会学到： AI内容创作、智能体开发、Python基础、LangChain开发、大模型企业应用、AI代理课程简介：《LangChain 实战：大模型应用开发实例》作者亲录视频

课程目录

QQ_1779863683431.png (41.68 KB, 下载次数: 0) 2026-5-27 14:42 上传 课程介绍： AI内容创作、智能体开发、Python基础、LangChain开发、大模型企业应用、AI代理 适合人群： 希望投身大模型开发的人 享受AIGC时代红利的人 有开发经验的工程师 产品经理、项目经理 你将会学到： AI内容创作、智能体开发、Python基础、LangChain开发、大模型企业应用、AI代理 课程简介： 《LangChain 实战：大模型应用开发实例》作者亲录视频 课程目录：
第1章AIGC 内容生成:从入门到进阶(4小时5分钟14节)
第2章GPT应用实战:从概念到实践(2小时24分钟10节)
第3章 Python基础教学:从基础到应用 (1小时36分钟 9节)
第4章 LangChain实战教学：从框架到组件 (3小时18分钟 18节)
第5章 大模型案例实战:从分析到动手 (2小时5分钟 9节)
第6章 走进AI Agent:从复杂到简单 (1小时22分钟 6节)
第7章 AI Agent 实战 (56分钟 3节) 1 AIGC-概述.mp4 2 大模型到底哪里“大”？-海量参数.mp4 3 大模型到底哪里“大”？-海量数据.mp4 4 如何训练一个大模型？预训练、监督微调、人工反馈、强化学习.mp4 5 大模型组成、特征与训练.mp4 6 ChatGPT技术演变与构造.mp4 7 大模型应用通义千问与百度千帆.mp4 8 大模型应用OpenAI与HuggingFace.mp4 9 如何写出优秀的提示词.mp4 10 LangChain介绍与如何操控大模型.mp4 11 提示词生成图片.mp4 12 AIGC小说写作.mp4 13 AIGC生成抖音短视频.mp4 14 AIGC制作数字人.mp4 15 GPT store基本概念.mp4 16 GPTs创新方向分析与解析.mp4 17 智能体创建教程.mp4 18 创建自助客服-上.mp4 19 创建自助客服-下.mp4 20 GPTs提示词推荐.mp4 21 AI助手原理与Playground.mp4 22 AI助手原理与代码实现.mp4 23 Sora实现原理-上.mp4 24 Sora实现原理-下.mp4 25 环境和工具介绍.mp4 26 基本语法与数据类型.mp4 27 字符串拼接和占位符应用.mp4 28 逻辑判断和If 语句.mp4 29 循环语句.mp4 30 函数定义与调用.mp4 31 列表和字典.mp4 32 模块和包.mp4 33 类和对象.mp4 34 LangChain综述.mp4 35 LangChain 6大组件.mp4 36 编码准备.mp4 37 PromptTemplate基本应用.mp4 38 通过角色实现精准回应.mp4 39 部分提示词模版.mp4 40 部分模版函数加载.mp4 41 组合模版.mp4 42 Retrieval-文件加载.mp4 43 Retrieval-文件转换器.mp4 44 文档转换与文本嵌入.mp4 45 向量存储与索引.mp4 46 过滤请求与串联服务链.mp4 47 交互优化与生成摘要.mp4 48 精准历史对话.mp4 49 聊天记忆与聊天连续性.mp4 50 简单知识库代码实现.mp4 51 Agents代理-扩展大模型边界.mp4 52 理解代码-与源代码对话-上.mp4 53 理解代码-与源代码对话-下.mp4 54 LangChain大战知识图谱-上.mp4 55 LangChain大战知识图谱-下.mp4 56 生成创意视频.mp4 57 文字冒险游戏-龙与地下城-上.mp4 58 文字冒险游戏-龙与地下城-下.mp4 59 用户评论分析-上.mp4 60 用户评论分析-下.mp4 61 A股小助手：用户代理和用户助手.mp4 62 自动客服：基于目录的产品搜索.mp4 63 教学系统：多代理多用户交互.mp4 64 多人聊天.mp4 65 代码审查.mp4 66 多人研究工作.mp4 67 AI Agent实战-基本概念.mp4 68 AI Agent实战-网络搜索-文字生成-知识库.mp4 69 AI Agent实战-GPT Researcher.mp4 课程资料.zip