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JK-跟月影学前端智能体开发

AI
课程简介

这门课解决什么问题 这门课解决的核心问题是:前端开发者如何不依赖后端,直接在客户端接入多模态大模型能力,并快速组装成可用的智能体应用。当前多数前端项目要么因为引入大模型而增加复杂的服务端链路,要么因为缺乏工程化封装而难以复用。这门课把“前端调用文本、图像、语音、视觉模型 API”以及“流式传输优化”和“智能体组装”拆解成可落地的工程步骤,帮助开发者直接在浏…

已有 20 人浏览 发布 2026-03-01 更新 2026-10-11

这门课解决什么问题

这门课解决的核心问题是:前端开发者如何不依赖后端,直接在客户端接入多模态大模型能力,并快速组装成可用的智能体应用。当前多数前端项目要么因为引入大模型而增加复杂的服务端链路,要么因为缺乏工程化封装而难以复用。这门课把“前端调用文本、图像、语音、视觉模型 API”以及“流式传输优化”和“智能体组装”拆解成可落地的工程步骤,帮助开发者直接在浏览器或前端工程中完成 AI 能力的集成与编排。

适合什么基础

适合具备基础前端开发经验(如掌握 HTML/CSS/JS 或 React/Vue 等主流框架)的开发者,特别是希望将 AI 能力直接落地到客户端、减少后端依赖,或需要快速验证产品原型的工程师。课程不假设你有后端或大模型背景,但要求你能读懂源码并动手改造成果。建议按源码讲解与实战模块的顺序推进,边学边把 API 调用与流式渲染写入自己的工程中。

建议先看哪几块

建议先关注模块一和模块二:模块一讲解如何在前端调用文本大模型 API,这是所有 AI 集成的基石;模块二介绍流式传输技术,解决长文本生成的等待卡顿问题。掌握这两块后,你就能实现基础的“前端对话”。随后模块三到模块四分别覆盖图像、语音和视觉模型的前端调用,实现多模态输入输出。最后再看模块五和模块六,前者聚焦智能体的架构与组装逻辑,后者是实战演练,将前述 API 调用能力组合为完整应用。学习顺序建议从单模型接入到多模型编排,再到整体智能体搭建,逻辑递进。

学完能独立做什么

学完这门课后,你可以独立完成包含多模态输入输出的前端智能体应用开发,无需编写复杂的中间服务层即可让浏览器直接与各类大模型交互。资料包通过源码讲解、音频要点速览和 PDF 笔记三种形式配合练习:建议开发者边看源码实现边动手复刻,将 API 调用与流式渲染、智能体编排等模块直接写入自己的工程项目中,通过实战代码验证工程结构的设计合理性。资料包不提供空话,每一块都对应可直接替换到现有前端工程中的代码片段与调用范式。

课程目录:

│ 01|如何在前端调用文本大模型API.md
│ 01|如何在前端调用文本大模型API.mp3
│ 01|如何在前端调用文本大模型API.pdf
│ 02|如何使用流式传输减少等待时间.md
│ 02|如何使用流式传输减少等待时间.mp3
│ 02|如何使用流式传输减少等待时间.pdf
│ 03|如何在前端调用图像大模型API.md
│ 03|如何在前端调用图像大模型API.mp3
│ 03|如何在前端调用图像大模型API.pdf
│ 04|如何在前端调用语音合成和视觉模型.md
│ 04|如何在前端调用语音合成和视觉模型.mp3
│ 04|如何在前端调用语音合成和视觉模型.pdf
│ 05|如何快速构建AI应用智能体.md
│ 05|如何快速构建AI应用智能体.mp3
│ 05|如何快速构建AI应用智能体.pdf
│ 06|智能体应用实战:拍照记单词.md
│ 06|智能体应用实战:拍照记单词.mp3
│ 06|智能体应用实战:拍照记单词.pdf
│ 07|提示词工程(一):三个技巧让大模型超常发挥.md
│ 07|提示词工程(一):三个技巧让大模型超常发挥.mp3
│ 07|提示词工程(一):三个技巧让大模型超常发挥.pdf
│ 08|提示词工程(二):如何使用元提示(Meta-Prompt)和动态提示词.md
│ 08|提示词工程(二):如何使用元提示(Meta-Prompt)和动态提示词.mp3
│ 08|提示词工程(二):如何使用元提示(Meta-Prompt)和动态提示词.pdf
│ 09|用户体验:如何解决流式传输与JSON结构化的矛盾.md
│ 09|用户体验:如何解决流式传输与JSON结构化的矛盾.mp3
│ 09|用户体验:如何解决流式传输与JSON结构化的矛盾.pdf
│ 10|深入细节:如何实现动态JSON解析.md
│ 10|深入细节:如何实现动态JSON解析.mp3
│ 10|深入细节:如何实现动态JSON解析.pdf
│ 11|工作流框架:Ling的设计思想与整体架构.md
│ 11|工作流框架:Ling的设计思想与整体架构.mp3
│ 11|工作流框架:Ling的设计思想与整体架构.pdf
│ 12|深度剖析(上):Ling框架的底层实现.md
│ 12|深度剖析(上):Ling框架的底层实现.mp3
│ 12|深度剖析(上):Ling框架的底层实现.pdf
│ 13|深度剖析(下):Ling框架的底层实现.md
│ 13|深度剖析(下):Ling框架的底层实现.mp3
│ 13|深度剖析(下):Ling框架的底层实现.pdf
│ 14|项目实战:使用Ling框架重构拍照记单词.md
│ 14|项目实战:使用Ling框架重构拍照记单词.mp3
│ 14|项目实战:使用Ling框架重构拍照记单词.pdf
│ 15|实战项目概览:AI版“十万个为什么”.md
│ 15|实战项目概览:AI版“十万个为什么”.mp3
│ 15|实战项目概览:AI版“十万个为什么”.pdf
│ 16|如何实现好奇心问题改写和RAG.md
│ 16|如何实现好奇心问题改写和RAG.mp3
│ 16|如何实现好奇心问题改写和RAG.pdf
│ 17|如何实现波波熊学伴核心工作流(上).md
│ 17|如何实现波波熊学伴核心工作流(上).mp3
│ 17|如何实现波波熊学伴核心工作流(上).pdf
│ 18|如何实现波波熊学伴核心工作流(中).md
│ 18|如何实现波波熊学伴核心工作流(中).mp3
│ 18|如何实现波波熊学伴核心工作流(中).pdf
│ 19|如何实现波波熊学伴核心工作流(下).md
│ 19|如何实现波波熊学伴核心工作流(下).mp3
│ 19|如何实现波波熊学伴核心工作流(下).pdf
│ 20|如何实现插图和听书功能.md
│ 20|如何实现插图和听书功能.mp3
│ 20|如何实现插图和听书功能.pdf
│ 21|如何实现语音输入.md
│ 21|如何实现语音输入.mp3
│ 21|如何实现语音输入.pdf
│ 22|项目概览:AI前端面试官.md
│ 22|项目概览:AI前端面试官.mp3
│ 22|项目概览:AI前端面试官.pdf
│ 23|多轮对话:时间线与记忆.md
│ 23|多轮对话:时间线与记忆.mp3
│ 23|多轮对话:时间线与记忆.pdf
│ 24|多轮对话:API读写分离设计.md
│ 24|多轮对话:API读写分离设计.mp3
│ 24|多轮对话:API读写分离设计.pdf
│ 25|多轮对话:人设、上下文和记忆.md
│ 25|多轮对话:人设、上下文和记忆.mp3
│ 25|多轮对话:人设、上下文和记忆.pdf
│ 26|交互细节功能的丰富和功能优化.md
│ 26|交互细节功能的丰富和功能优化.mp3
│ 26|交互细节功能的丰富和功能优化.pdf
│ 27|如何创建AI智能体管理笔记和收集信息(一).md
│ 27|如何创建AI智能体管理笔记和收集信息(一).mp3
│ 27|如何创建AI智能体管理笔记和收集信息(一).pdf
│ 28|如何创建AI智能体管理笔记和收集信息(二).md
│ 28|如何创建AI智能体管理笔记和收集信息(二).mp3
│ 28|如何创建AI智能体管理笔记和收集信息(二).pdf
│ 29|如何用BunnyCDN结合Coze智能体管理静态资源.md
│ 29|如何用BunnyCDN结合Coze智能体管理静态资源.mp3
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│ 30|AICoding:不可阻挡的“前端工业革命”.md
│ 30|AICoding:不可阻挡的“前端工业革命”.mp3
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│ 31|VibeCoding:使用TraeBuilder开发实战项目(一).md
│ 31|VibeCoding:使用TraeBuilder开发实战项目(一).mp3
│ 31|VibeCoding:使用TraeBuilder开发实战项目(一).pdf
│ 32|VibeCoding:使用TraeBuilder开发实战项目(二).md
│ 32|VibeCoding:使用TraeBuilder开发实战项目(二).mp3
│ 32|VibeCoding:使用TraeBuilder开发实战项目(二).pdf
│ 33|如何私有化部署和应用本地大模型.md
│ 33|如何私有化部署和应用本地大模型.mp3
│ 33|如何私有化部署和应用本地大模型.pdf
│ 34|如何私有化部署AI工作流平台.md
│ 34|如何私有化部署AI工作流平台.mp3
│ 34|如何私有化部署AI工作流平台.pdf
│ 35|如何让大模型使用工具完成工作?.md
│ 35|如何让大模型使用工具完成工作?.mp3
│ 35|如何让大模型使用工具完成工作?.pdf
│ 加餐2|如何用Coze实现一个完整的图片合成AI应用.md
│ 加餐2|如何用Coze实现一个完整的图片合成AI应用.mp3
│ 加餐2|如何用Coze实现一个完整的图片合成AI应用.pdf
│ 加餐3|如何使用Coze工作流封装API.md
│ 加餐3|如何使用Coze工作流封装API.mp3
│ 加餐3|如何使用Coze工作流封装API.pdf
│ 加餐4|如何用Coze实现听歌学古诗.md
│ 加餐4|如何用Coze实现听歌学古诗.mp3
│ 加餐4|如何用Coze实现听歌学古诗.pdf
│ 加餐5|使用Coze自身的文件上传来存储和处理数据.md
│ 加餐5|使用Coze自身的文件上传来存储和处理数据.mp3
│ 加餐5|使用Coze自身的文件上传来存储和处理数据.pdf
│ 加餐|如何用AI来为自己做专业的占星咨询.md
│ 加餐|如何用AI来为自己做专业的占星咨询.mp3
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│ 开篇词|前端在大模型时代的变革与机遇.md
│ 开篇词|前端在大模型时代的变革与机遇.mp3
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│ 直播回放:如何成为AI时代的合格前端?.md
│ 直播回放:如何成为AI时代的合格前端?.pdf
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课程目录

01|如何在前端调用文本大模型API.md
01|如何在前端调用文本大模型API.mp3
01|如何在前端调用文本大模型API.pdf
02|如何使用流式传输减少等待时间.md
02|如何使用流式传输减少等待时间.mp3
02|如何使用流式传输减少等待时间.pdf
03|如何在前端调用图像大模型API.md
03|如何在前端调用图像大模型API.mp3
03|如何在前端调用图像大模型API.pdf
04|如何在前端调用语音合成和视觉模型.md
04|如何在前端调用语音合成和视觉模型.mp3
04|如何在前端调用语音合成和视觉模型.pdf
05|如何快速构建AI应用智能体.md
05|如何快速构建AI应用智能体.mp3
05|如何快速构建AI应用智能体.pdf
06|智能体应用实战:拍照记单词.md
06|智能体应用实战:拍照记单词.mp3
06|智能体应用实战:拍照记单词.pdf
07|提示词工程(一):三个技巧让大模型超常发挥.md
07|提示词工程(一):三个技巧让大模型超常发挥.mp3
07|提示词工程(一):三个技巧让大模型超常发挥.pdf
08|提示词工程(二):如何使用元提示(Meta-Prompt)和动态提示词.md
08|提示词工程(二):如何使用元提示(Meta-Prompt)和动态提示词.mp3
08|提示词工程(二):如何使用元提示(Meta-Prompt)和动态提示词.pdf
09|用户体验:如何解决流式传输与JSON结构化的矛盾.md
09|用户体验:如何解决流式传输与JSON结构化的矛盾.mp3
09|用户体验:如何解决流式传输与JSON结构化的矛盾.pdf
10|深入细节:如何实现动态JSON解析.md
10|深入细节:如何实现动态JSON解析.mp3
10|深入细节:如何实现动态JSON解析.pdf
11|工作流框架:Ling的设计思想与整体架构.md
11|工作流框架:Ling的设计思想与整体架构.mp3
11|工作流框架:Ling的设计思想与整体架构.pdf
12|深度剖析(上):Ling框架的底层实现.md
12|深度剖析(上):Ling框架的底层实现.mp3
12|深度剖析(上):Ling框架的底层实现.pdf
13|深度剖析(下):Ling框架的底层实现.md
13|深度剖析(下):Ling框架的底层实现.mp3
13|深度剖析(下):Ling框架的底层实现.pdf
14|项目实战:使用Ling框架重构拍照记单词.md
14|项目实战:使用Ling框架重构拍照记单词.mp3
14|项目实战:使用Ling框架重构拍照记单词.pdf
15|实战项目概览:AI版“十万个为什么”.md
15|实战项目概览:AI版“十万个为什么”.mp3
15|实战项目概览:AI版“十万个为什么”.pdf
16|如何实现好奇心问题改写和RAG.md
16|如何实现好奇心问题改写和RAG.mp3
16|如何实现好奇心问题改写和RAG.pdf
17|如何实现波波熊学伴核心工作流(上).md
17|如何实现波波熊学伴核心工作流(上).mp3
17|如何实现波波熊学伴核心工作流(上).pdf
18|如何实现波波熊学伴核心工作流(中).md
18|如何实现波波熊学伴核心工作流(中).mp3
18|如何实现波波熊学伴核心工作流(中).pdf
19|如何实现波波熊学伴核心工作流(下).md
19|如何实现波波熊学伴核心工作流(下).mp3
19|如何实现波波熊学伴核心工作流(下).pdf
20|如何实现插图和听书功能.md
20|如何实现插图和听书功能.mp3
20|如何实现插图和听书功能.pdf
21|如何实现语音输入.md
21|如何实现语音输入.mp3
21|如何实现语音输入.pdf
22|项目概览:AI前端面试官.md
22|项目概览:AI前端面试官.mp3
22|项目概览:AI前端面试官.pdf
23|多轮对话:时间线与记忆.md
23|多轮对话:时间线与记忆.mp3
23|多轮对话:时间线与记忆.pdf
24|多轮对话:API读写分离设计.md
24|多轮对话:API读写分离设计.mp3
24|多轮对话:API读写分离设计.pdf
25|多轮对话:人设、上下文和记忆.md
25|多轮对话:人设、上下文和记忆.mp3
25|多轮对话:人设、上下文和记忆.pdf
26|交互细节功能的丰富和功能优化.md
26|交互细节功能的丰富和功能优化.mp3
26|交互细节功能的丰富和功能优化.pdf
27|如何创建AI智能体管理笔记和收集信息(一).md
27|如何创建AI智能体管理笔记和收集信息(一).mp3
27|如何创建AI智能体管理笔记和收集信息(一).pdf
28|如何创建AI智能体管理笔记和收集信息(二).md
28|如何创建AI智能体管理笔记和收集信息(二).mp3
28|如何创建AI智能体管理笔记和收集信息(二).pdf
29|如何用BunnyCDN结合Coze智能体管理静态资源.md
29|如何用BunnyCDN结合Coze智能体管理静态资源.mp3
29|如何用BunnyCDN结合Coze智能体管理静态资源.pdf
30|AICoding:不可阻挡的“前端工业革命”.md
30|AICoding:不可阻挡的“前端工业革命”.mp3
30|AICoding:不可阻挡的“前端工业革命”.pdf
31|VibeCoding:使用TraeBuilder开发实战项目(一).md
31|VibeCoding:使用TraeBuilder开发实战项目(一).mp3
31|VibeCoding:使用TraeBuilder开发实战项目(一).pdf
32|VibeCoding:使用TraeBuilder开发实战项目(二).md
32|VibeCoding:使用TraeBuilder开发实战项目(二).mp3
32|VibeCoding:使用TraeBuilder开发实战项目(二).pdf
33|如何私有化部署和应用本地大模型.md
33|如何私有化部署和应用本地大模型.mp3
33|如何私有化部署和应用本地大模型.pdf
34|如何私有化部署AI工作流平台.md
34|如何私有化部署AI工作流平台.mp3
34|如何私有化部署AI工作流平台.pdf
35|如何让大模型使用工具完成工作?.md
35|如何让大模型使用工具完成工作?.mp3
35|如何让大模型使用工具完成工作?.pdf
加餐2|如何用Coze实现一个完整的图片合成AI应用.md
加餐2|如何用Coze实现一个完整的图片合成AI应用.mp3
加餐2|如何用Coze实现一个完整的图片合成AI应用.pdf
加餐3|如何使用Coze工作流封装API.md
加餐3|如何使用Coze工作流封装API.mp3
加餐3|如何使用Coze工作流封装API.pdf
加餐4|如何用Coze实现听歌学古诗.md
加餐4|如何用Coze实现听歌学古诗.mp3
加餐4|如何用Coze实现听歌学古诗.pdf
加餐5|使用Coze自身的文件上传来存储和处理数据.md
加餐5|使用Coze自身的文件上传来存储和处理数据.mp3
加餐5|使用Coze自身的文件上传来存储和处理数据.pdf
加餐|如何用AI来为自己做专业的占星咨询.md
加餐|如何用AI来为自己做专业的占星咨询.mp3
加餐|如何用AI来为自己做专业的占星咨询.pdf
开篇词|前端在大模型时代的变革与机遇.md
开篇词|前端在大模型时代的变革与机遇.mp3
开篇词|前端在大模型时代的变革与机遇.pdf
直播回放:如何成为AI时代的合格前端?.md
直播回放:如何成为AI时代的合格前端?.pdf
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