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AI Agent从零开始定制开发：全栈全流程企业级实战教程，更新无密版
这门课解决什么工作场景 很多团队接入大模型，往往停留在写个网页对话框、或者用提示词套模板的阶段。一旦遇到多步骤的复杂任务，比如自动检索内部文档、串联审批流程、根据外部数据源做判断并执行操作，纯靠提示词就不够用了。这门课针对的就是这种场景：把大模型从单纯的聊天工具，变成能规划任务、调用外部接口、自主完
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这门课解决什么工作场景
很多团队接入大模型，往往停留在写个网页对话框、或者用提示词套模板的阶段。一旦遇到多步骤的复杂任务，比如自动检索内部文档、串联审批流程、根据外部数据源做判断并执行操作，纯靠提示词就不够用了。这门课针对的就是这种场景：把大模型从单纯的聊天工具，变成能规划任务、调用外部接口、自主完成闭环动作的智能体。学完之后，你能独立搭建一套可以对接真实业务系统、按特定逻辑运转的定制化 Agent，而不是只会调通用接口。
适合什么基础与建议先看的重点
这资料不适合完全没写过代码的新手。你需要有基本的 Python 编写能力，大致了解后端接口的调用逻辑，懂一点前后端交互过程会更顺手。如果你之前只做过提示词工程，或者只是用现成平台配置过简单的自动化工作流，这套内容能帮你补齐底层开发逻辑。建议先从模型接入那部分看起，它讲清楚了怎么屏蔽不同大模型接口的差异，帮你理解 Agent 调用底层的标准动作。接着直接看核心的任务规划与工具调用模块，搞懂 Agent 是怎么拆解步骤、怎么决定调用哪个外部工具的。最后再看部署与云平台使用部分，这部分直接关系到怎么把写好的代码变成企业内部能实际访问的服务。
资料怎么配合练习与学完能做什么
看视频时务必把代码在本地跑通，不要只用眼睛看。这套资料的核心价值在于全流程跑通，所以建议跟着搭建一个最小可用版本：先跑通单一工具的调用，再逐步往上叠加多步骤的逻辑。遇到报错先排查接口权限和模型版本差异，这是实际开发中最常见的坑。学完之后，你应该能独立完成几件具体的事：为团队搭建一个能自动查询内部知识库并总结回复的客服助手；写一个能读取业务数据、按规则做初步判断并触发通知的自动化流程；或者把现有的内部系统接口封装成 Agent 可以直接调用的工具集。关键在于把课程里的示例换成你自己公司的真实数据和接口去跑一遍，这样落地价值才真正体现出来。
AI Agent从零开始定制开发：全栈全流程企业级实战教程，更新无密版
全栈实战，企业级落地
编辑点评
深入浅出AI Agent开发，涵盖多框架实战，助力企业级应用落地。
⭐ 编辑推荐
从零开始，全栈定制AI Agent，掌握企业级落地技巧。
dive into AI Agent development from scratch, master enterprise-level application deployment skills.
课程亮点
•AI Agent全栈开发
•企业级落地实战
•多框架实战
课程目录
第14章 Agents深入：部署优化与云平台使用11 集
- 第14章 Agents深入：部署优化与云平台使用说明.png [493.5 KB]
- 14-10 如何在LangGraph cloud 上部署.mp4 [17.6 MB]
- 14-11 本章小结.mp4 [7.4 MB]
- 14-1 本章介绍.mp4 [16.1 MB]
- 14-8 如何使用模板快速启动项目.mp4 [24.6 MB]
- 14-4 智能体效果评估：模拟用户来评估智能体.mp4 [49.8 MB]
- 14-5 智能体效果评估：使用LangSmith评估智能体.mp4 [67.1 MB]
- 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 [108.5 MB]
- 14-7 如何使用LangGraph 服务器进行本地开发.mp4 [56.7 MB]
- 14-6 LangGraph云平台.mp4 [25.4 MB]
- 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 [64.0 MB]
第16章 课程总结3 集
- 第16章 课程总结说明.zip [1.8 MB]
- 16-2 课程总结与展望.mp4 [17.9 MB]
- 16-1 课程回顾.mp4 [28.0 MB]
第7章 ChatModels：磨平不同LLM的差异8 集
- 第7章 ChatModels：磨平不同LLM的差异文档.zip [1.8 MB]
- 7-8 练一练：使用某个大模型来驱动事件.mp4 [3.1 MB]
- 7-3 LangChain使用标准事件驱动大模型.mp4 [89.8 MB]
- 7-7 大模型的Tool Call工具调用能力：先进大模型的标配.mp4 [23.6 MB]
- 7-2 LangChain鏍稿績缁勪欢锛歀LMs涓嶤hatModels.mp4 [25.1 MB]
- 7-5 模型异常处理与缓存机制.mp4 [13.8 MB]
- 7-6 如何配合本地大模型？模型Token usage的花费？.mp4 [32.6 MB]
- 7-4 tokens与上下文交互窗口.mp4 [33.4 MB]
第9章 规范化输出：OutputParsers的关键技术6 集
- 第9章 规范化输出：OutputParsers的关键技术文档.png [493.5 KB]
- 9-3 文本、JSON、XML、结构化输出解析器应用（1）.mp4 [35.1 MB]
- 9-6 如何自定义解析器？.mp4 [26.0 MB]
- 9-4 文本、JSON、XML、结构化输出解析器应用（2）.mp4 [46.1 MB]
- 9-2 常见的输出解析器OutputParsers 一览.mp4 [26.8 MB]
- 9-5 LLM应用容错机制.mp4 [21.6 MB]
第15章 CrewAI 又一款主流的Agents开发框架12 集
- 第15章 CrewAI 又一款主流的Agents开发框架必看.png [493.5 KB]
- 15-7 CrewAI 核心组件：Crew & flow.mp4 [22.7 MB]
- 15-4 CrewAI 核心组件讲解.mp4 [10.3 MB]
- 15-3 CrewAI安装与第一个示例.mp4 [20.5 MB]
- 15-1 本章介绍.mp4 [6.6 MB]
- 15-8 CrewAI 核心组件：知识库 & 记忆.mp4 [45.2 MB]
- 15-2 什么是CrewAI.mp4 [13.5 MB]
- 15-11 本章小结.mp4 [1.8 MB]
- 15-5 CrewAI 核心组件：Agents.mp4 [35.5 MB]
- 15-10 基于CrewAI 的营销策略大师.mp4 [107.4 MB]
- 15-6 CrewAI 核心组件：Task.mp4 [22.1 MB]
- 15-9 基于CrewAI 的游戏开发助手.mp4 [34.4 MB]
第8章 PromptTemple 提示词工程在LangChain中的实践15 集
- 第8章 PromptTemple 提示词工程在LangChain中的实践必看.png [493.5 KB]
- 8-12 示例选择器- MMR与最大余弦相似度选择示例.mp4 [34.5 MB]
- 8-13 使用Partial实战部分格式化效果.mp4 [36.7 MB]
- 8-5 五种prompts模板实战：对话模板应用.mp4 [25.0 MB]
- 8-2 提示词：大模型工作的核心部件.mp4 [34.3 MB]
- 8-14 langchain hub加载提示词管理.mp4 [66.8 MB]
- 8-6 五种prompts模板实战：消息占位符应用.mp4 [20.5 MB]
- 8-9 Few Shot：提供推理质量的常见方式.mp4 [79.6 MB]
- 8-7 五种prompts模板实战：使用Message组合模板.mp4 [19.3 MB]
- 8-10 示例选择器- 根据长度动态选择提示词示例.mp4 [44.8 MB]
- 8-15 练一练：使用langchain hub加载提示词模板.mp4 [10.0 MB]
- 8-3 prompts模板：大模型推理的关键.mp4 [23.5 MB]
- 8-8 五种prompts模板实战：自定义模板应用.mp4 [53.8 MB]
- 8-4 五种prompts模板实战：字符串模板应用.mp4 [24.8 MB]
- 8-11 示例选择器-根据语义相似度选择提示词示例.mp4 [32.4 MB]
第13章 Agents深入：多Agents工作流的实现23 集
- 第13章 Agents深入：多Agents工作流的实现说明.zip [1.8 MB]
- 13-20 小实战：基于LangGraph 的提示词生成小助手.mp4 [33.6 MB]
- 13-21 大实战：小浪助手（多智能体版）.mp4 [174.1 MB]
- 13-15 【实现】LangGraph人机交互-基本使用：编辑图的状态.mp4 [11.9 MB]
- 13-13 【实现】LangGraph人机交互-基本运用：等待用户数据.mp4 [50.8 MB]
- 13-12 LangGraph 核心组件：人机交互.mp4 [7.0 MB]
- 13-6 【实现】节点与可控制性-第一个LangGraph.mp4 [31.2 MB]
- 13-2 为什么选择多智能体架构？.mp4 [24.5 MB]
- 13-9 LangGraph 核心组件：持久化与记忆.mp4 [13.4 MB]
- 13-1 本章介绍.mp4 [11.6 MB]
- 13-17 LangGraph 核心组件：流式输出.mp4 [17.3 MB]
- 13-14 【实现】LangGraph人机交互-基本运用：审查工具调用.mp4 [37.1 MB]
- 13-16 LangGraph 核心组件：时光旅行.mp4 [35.6 MB]
- 13-22 本章小结.mp4 [3.7 MB]
- 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 [52.8 MB]
- 13-19 小实战：基于LangGraph 构建代码助手.mp4 [71.7 MB]
- 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 [42.2 MB]
- 13-3 常见的多智能体架构.mp4 [13.5 MB]
- 13-4 LangGraph讲解.mp4 [8.0 MB]
- 13-5 LangGraph 核心组件：节点与可控制性.mp4 [8.0 MB]
- 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 [110.6 MB]
- 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 [40.5 MB]
- 13-18 LangGraph 核心组件：工具调用.mp4 [27.0 MB]
第11章 RAG：知识增强型AI系统23 集
- 第11章 RAG：知识增强型AI系统必看.zip [1.8 MB]
- 11-21 动一动：ChatDoc -- 又一个简单的文档检索小助手.mp4 [68.9 MB]
- 11-7 文档切分：如何基于长度+文本+文档+语义进行切片.mp4 [33.9 MB]
- 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 [27.2 MB]
- 11-16 查询重构：如何处理结构化数据？.mp4 [39.3 MB]
- 11-17 检索策略大比拼：找到合适你的方案.mp4 [15.6 MB]
- 11-18 检索调优：让RAG系统更快更准.mp4 [17.4 MB]
- 11-1 本章介绍.mp4 [7.1 MB]
- 11-20 未来可期：RAG技术的进化之路.mp4 [26.4 MB]
- 11-13 向量艺术：检索器概念.mp4 [5.6 MB]
- 11-9 向量艺术：langChain的嵌入实现.mp4 [39.3 MB]
- 11-3 知识（数据）预处理：让文档变得AI友好.mp4 [10.0 MB]
- 11-6 文档切分：为什么以及如何切.mp4 [5.5 MB]
- 11-22 本章总结.mp4 [2.2 MB]
- 11-10 向量艺术：向量数据库基础.mp4 [48.2 MB]
- 11-5 常见的Loader 加载器：解析网页+CVS+ Excel.mp4 [47.2 MB]
- 11-4 常见的Loader 加载器：PDF+多模态图文PDF.mp4 [31.5 MB]
- 11-8 向量艺术：嵌入模型.mp4 [5.9 MB]
- 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 [52.1 MB]
- 11-2 RAG：检索增强生成是什么？RAG原理？.mp4 [49.2 MB]
- 11-11 向量艺术：Langchain 的向量库实现.mp4 [40.9 MB]
- 11-15 查询重写：如何处理非结构化数据？.mp4 [21.4 MB]
- 11-19 检索器：调优—上下文压缩+排序+相似性分数.mp4 [68.2 MB]
第4章 AI应用开发应知必会的那些事5 集
- 第4章 AI应用开发应知必会的那些事文档.zip [1.8 MB]
- 4-2 如何正确使用AI编程？.mp4 [137.5 MB]
- 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 [39.9 MB]
- 4-4 如何正确的获取AI行业信息？.mp4 [53.8 MB]
- 4-5 小浪助手两大项目演示：单智能体和多智能体.mp4 [70.1 MB]
TTS2 条
- TTS2.16.1.exe [92.2 MB]
- TTS2.17.0.exe [92.2 MB]
有声读物2 条
- novel_dubV1.0.4.exe [112.8 MB]
- novel_dubV1.0.3.exe [112.8 MB]
整合包2 条
- GPT-SoVITS-TTS.rar [5.1 GB]
- GPT_SoVITS-V2 TTS升级包.zip [879.4 MB]
AI配音4 条
- AIDub1.12.0.exe [92.9 MB]
- ai_dubV2.1.4.exe [112.7 MB]
- AIDub1.11.2.exe [92.9 MB]
- 工坊文档.zip [1.8 MB]
CosyVoice6 条
- CosyVoice说明.png [493.5 KB]
- CosyVoice.rar [3.9 GB]
- spk2info.pt [29.5 MB]
- 声音克隆文档.zip [1.8 MB]
- CosyVoice-0824.rar [14.2 GB]
- cosyvoice.7z [1.5 GB]
第3章 大模型：智能体的超级大脑5 集
- 3-5 大模型的短板与解决方案.mp4 [29.6 MB]
- 3-6 练一练：搞定你的大模型源（闭源与开源）.mp4 [49.7 MB]
- 3-2 带你快速了解LLM（大语言模型）的前世今生.mp4 [23.9 MB]
- 3-4 开源VS闭源：你该如何选择.mp4 [20.4 MB]
- 3-3 全景扫描：国内外主流大语言模型（LLM）.mp4 [21.7 MB]
第12章 Agents实战：单Agent实现自定义BOT17 集
- 12-10 感情侦测实现.mp4 [43.0 MB]
- 12-15 记忆系统设计实现.mp4 [36.4 MB]
- 12-14 钉钉工具设计与实现.mp4 [126.7 MB]
- 12-16 项目可观测性实现.mp4 [37.8 MB]
- 12-1 本章介绍 (1).mp4 [4.0 MB]
- 12-17 容器化部署.mp4 [68.1 MB]
- 12-8 项目架构搭建.mp4 [91.6 MB]
- 12-3 什么是单Agent？.mp4 [18.5 MB]
- 12-2 小浪助手（单智能体）案例拆解.mp4 [13.4 MB]
- 12-6 项目相关资源获取（环境和IDE&API KEY&AI编程&钉钉API）.mp4 [113.1 MB]
- 12-9 提示词模块设计.mp4 [47.9 MB]
- 12-4 使用LangChain 创建第一个Agent.mp4 [13.9 MB]
- 12-7 项目架构演示.mp4 [36.0 MB]
- 12-12 工具的设计实现.mp4 [57.8 MB]
- 12-11 工具的设计.mp4 [15.0 MB]
- 12-13 知识库设计余实现.mp4 [87.0 MB]
- 12-5 小浪助手实战：开发环境搭建说明与实战流程.mp4 [11.5 MB]
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.mp4 [11.1 MB]
- 6-7 先跑起来：第一个实例，了解langchain的基本模块.mp4 [35.6 MB]
- 6-4 langchain的优势与劣势分析.mp4 [12.3 MB]
- 6-6 AI智能开发学习平台（实战+免费key+测试+AI资讯）.mp4 [25.1 MB]
- 6-5 langchain使用环境的搭建.mp4 [37.2 MB]
- 6-3 langchain能做什么和能力一览.mp4 [29.3 MB]
课件ppt14 条
- 【PPT15】CrewAI 又一款主流的Agents开发框架.pdf [961.0 KB]
- 【PPT5】deep seek 国产之光.pdf [2.3 MB]
- 【PPT3】大模型：智能体的超级大脑，如何掌握？.pdf [1.4 MB]
- 【PPT6】初识langchain：LLM大模型与AI应用的粘合剂.pdf [2.0 MB]
- 【PPT16】课程回顾.pdf [577.3 KB]
- 【PPT2】AI智能体 AI3.0时代的风口红利.pdf [1.9 MB]
- 【PPT8】PromptTemple 提示词工程在LangChain中的实践.pdf [972.8 KB]
- 【PPT12】Agents实战单Agent实现自定义BOT.pdf [408.4 KB]
- 【PPT11】RAG：知识增强型AI系统.pdf [2.6 MB]
- 【PPT9】规范化输出：OutputParsers.pdf [1.0 MB]
- 【PPT10】LCEL：链式开发新范式.pdf [1.0 MB]
- 【PPT4】AI应用开发应知必会的那些事.pdf [1.9 MB]
- 【PPT14】Agents深入：部署优化与云平台使用.pdf [841.9 KB]
- 【PPT13】Agents深入：多Agents工作流的实现.pdf [1.7 MB]
第10章 LCEL：组件化开发的新范式15 集
- 10-12 链的高级应用：为链增加记忆能力（短时记忆InMemoryHistory）.mp4 [81.6 MB]
- 10-13 链的高级应用：使用Redis构建长期记忆.mp4 [32.9 MB]
- 10-1 本章介绍.mp4 [19.0 MB]
- 10-14 链的高级应用：使用LCEL来自定义路由链.mp4 [53.1 MB]
- 10-2 Runnable接口到底是什么？.mp4 [42.2 MB]
- 10-6 链的基本应用：并行运行多条链.mp4 [40.9 MB]
- 10-5 链的基本应用：链的流式调用.mp4 [78.7 MB]
- 10-9 链的高级应用：在链中自定义支持流输出的函数.mp4 [33.4 MB]
- 10-7 从老版本的chain迁移到LCEL.mp4 [30.9 MB]
- 10-3 LCEL是什么与使用场景.mp4 [74.6 MB]
- 10-10 链的高级应用：使用RunnablePassthrough来传递值.mp4 [12.4 MB]
- 10-8 链的高级应用：在链中使用函数.mp4 [73.8 MB]
- 10-15 本章总结.mp4 [8.6 MB]
- 10-11 链的高级应用：如何在运行时动态添加链的配置.mp4 [34.5 MB]
- 10-4 链的基本应用：使用管道操作符快速生成一条链.mp4 [33.3 MB]
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！！！.mp4 [36.0 MB]
第5章 DeepSeek：国产之光8 集
- 5-2 DeepSeek涓轰粈涔堢伀浜嗭紵.mp4 [33.5 MB]
- 5-6 DeepSeek的模型与部署需求分析，以及资源获取方式.mp4 [83.4 MB]
- 5-7 DS本地部署：本地私有化AI对话助手实现.mp4 [100.4 MB]
- 5-8 DS云端部署：按需付费更加灵活.mp4 [43.2 MB]
- 5-5 新手必知的10个DeepSeek魔法指令.mp4 [7.6 MB]
- 5-3 推理大模型做对了什么？DeepSeek V3 与DeepSeek R1本质区别.mp4 [49.4 MB]
- 5-4 DeepSeek 提示词模板与注意.mp4 [22.7 MB]
- 5-9 DS云端API：个人用户最佳选择.mp4 [68.0 MB]
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.mp4 [36.9 MB]
- 2-5 新手必知：扫清学习障碍.mp4 [10.3 MB]
- 2-4 风口以至-机遇与挑战：AI 淘汰的是不会使用AI的人.mp4 [46.2 MB]
- 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 [32.6 MB]
适合人群
- AI开发者
- 企业技术团队
- 对AI应用开发感兴趣者
学习收获
掌握AI Agent开发流程
实现企业级应用落地
提升AI应用开发能力
祝您学习愉快！
学有所成，前程似锦！
