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从零到一构建类似MCP+A2A的Manus多代理全栈应用资源
这门课在做什么 围绕 Manus 这类多代理（Multi-Agent）产品的架构展开，用一套可以跑起来的全栈实现，把「MCP 工具调用 + A2A 代理协作 + 后台事件驱动」这三件事串成一个完整工程。和只讲概念的视频不同，它的落点在代码：Agent 基类怎么设计、Plan 与 ReAct 怎么在一
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这门课在做什么
围绕 Manus 这类多代理（Multi-Agent）产品的架构展开，用一套可以跑起来的全栈实现，把「MCP 工具调用 + A2A 代理协作 + 后台事件驱动」这三件事串成一个完整工程。和只讲概念的视频不同，它的落点在代码：Agent 基类怎么设计、Plan 与 ReAct 怎么在一个基类里共存、事件总线怎么把前台会话和后台执行解耦、执行结果如何汇总回主流程。读者如果已经写过一两个 LLM 应用，但卡在「单轮对话能跑、多步任务就散架」的阶段，这份资料的对照价值最高。
技术结构与模块边界
从可对照的工程结构看，它把系统切成几层：会话层负责 ChatBot 区域与用户意图接收，任务层做任务流拆解与 Plan 生成，Agent 层承载具体的代理模块，工具层对接 MCP 协议暴露的外部能力，执行层以后台任务方式运行并回传事件。这种切法的好处是每一层都能单独替换——想换掉工具协议，只动工具层；想换推理策略，只动 Agent 基类。
值得重点关注的是第 9 章的 Agent 模块开发。它把「基于事件」和「后台运行」作为两个正交维度来处理：事件负责状态流转与前后端同步，后台运行负责长耗时任务不阻塞会话。这两点是多代理应用从 demo 走向可用的分水岭，很多项目在这里翻车，就是因为把 Agent 执行写成了同步阻塞调用。
Plan 与 ReAct 的基类设计
Plan&ReAct 智能体基类的设计是整门课比较硬的一块。Plan 是先把任务拆成步骤再逐步执行，ReAct 是边推理边行动、根据观察结果动态调整。把两者放进同一个基类意味着要有统一的抽象：任务表示、步骤状态、观察输入、动作输出的接口保持一致，子类只覆盖决策策略。这种设计对自学者很有参考价值——它给了一个具体的答案，回答「多代理系统里哪些代码该复用、哪些该分叉」。
执行 Agent 系统那部分则涉及 Prompt 的分层：执行用的 Prompt、汇总用的 Prompt 各自独立，前者关注动作正确性，后者关注结果的可读性与完整性。这套拆分思路可以直接迁移到自己项目里。
适合拿来做什么
- 对照自己的多代理项目做架构校准，尤其是事件流与后台任务的处理方式；
- 抽取 Agent 基类、任务拆解、Prompt 分层这几块作为可复用模块；
- 理解 MCP 与 A2A 在真实系统中各自负责什么，而不是停留在协议文档层面；
- 作为全栈视角的参考，看前后端如何围绕同一套任务状态协作。
自学路径建议
不建议按顺序从头看到尾。更高效的做法是：先跑通整体流程，建立任务从会话到执行再回到会话的完整心智模型；然后回到 Agent 模块开发这一章，逐行对照基类的设计与实现；最后再去看 Prompt 设计与汇总逻辑，这时候你已经知道每个 Prompt 服务于哪一步，理解成本会低很多。过程中尽量把示例里的模块替换成自己业务里的工具或数据源，多代理系统只有在真实工具链上跑过，才知道抽象够不够用。
需要提醒的是，这类资料的价值在于「对照实践」。纯看视频很容易产生「我懂了」的错觉，但多代理系统的难点几乎全在状态管理、错误恢复和事件顺序这些细节里。边看边改、边改边跑，才是这份资料真正的用法。
从零到一构建类似MCP+A2A的Manus多代理全栈应用资源
全栈多代理应用构建实战
编辑点评
深入剖析Manus多代理架构，结合实际案例，全面掌握AI应用开发。
⭐ 编辑推荐
从Agent模块开发到上下文工程，系统学习Manus多代理全栈应用构建。
✨ 课程亮点
✦Manus多代理架构解析
✦AI应用开发实战
✦全栈应用构建流程
课程目录
第9章 Agent模块开发：基于事件与后台运行的Agent模块开发16 集
- 第9章 Agent模块开发：基于事件与后台运行的Agent模块开发说明.png [493.5 KB]
- 9-9 Plan&ReAct智能体基类的设计与开发.mp4 [166.6 MB]
- 9-15 执行Agent系统、执行与汇总Prompt设计与编写.mp4 [62.4 MB]
- 9-2 Manus任务流拆解与ChatBot区别对比.mp4 [95.2 MB]
- 9-16 Plan&ReAct流与应用关联的思路&课后练习.mp4 [56.0 MB]
- 9-7 工具事件与扩展预留以实现MCP和A2A的接入.mp4 [37.9 MB]
- 9-4 应用任务事件Domain模型的设计与完善.mp4 [52.5 MB]
- 9-11 Manus通用Agent系统prompt设计与编写.mp4 [112.3 MB]
- 9-10 LLM消息列表顺序与Agent状态回滚机制实现.mp4 [35.6 MB]
- 9-5 LLM结构化输出缺陷与JSON修复解析器开发.mp4 [35.3 MB]
- 9-14 基于ReAct架构的执行智能体的设计与开发.mp4 [133.0 MB]
- 9-8 通用Agent配置模型API接口的设计与开发.mp4 [47.8 MB]
- 9-6 工具基类与tool装饰器开发实现将函数转工具.mp4 [95.7 MB]
- 9-3 多Agent规划步骤与记忆模型的设计与开发.mp4 [82.3 MB]
- 9-13 规划Agent预设+更新+创建计划Prompt设计.mp4 [66.2 MB]
- 9-12 利用json结构化输出完成规划Agent的开发.mp4 [106.6 MB]
第16章 上下文工程：完善各个Agent功能与上下文优化21 集
- 第16章 上下文工程：完善各个Agent功能与上下文优化必看.png [493.5 KB]
- 16-12 回顾Task与TaskRunner如何实现将任务后台化.mp4 [28.9 MB]
- 16-2 Manus会话数据库表与Domain模型设计.mp4 [135.7 MB]
- 16-13 Manus文件与Cos存储数据库表的设计与实现.mp4 [75.0 MB]
- 16-20 本章总结.mp4 [9.0 MB]
- 16-4 基于DB的会话仓库设计与开发实现对话过程持久化.mp4 [68.7 MB]
- 16-11 Plan&ReAct流更新、总结与完成逻辑的设计实现.mp4 [47.5 MB]
- 16-17 基于Agent的TaskRunner设计与实现(中).mp4 [119.1 MB]
- 16-14 文件系统上传下载与获取信息API接口的设计开发.mp4 [110.3 MB]
- 16-18 基于Agent的TaskRunner设计与实现(下).mp4 [144.5 MB]
- 16-9 Plan&ReAct流基础代码与智能体初始化.mp4 [58.2 MB]
- 16-3 应用会话Repository设计思路拆解实现数据持久化.mp4 [40.1 MB]
- 16-10 Plan&ReAct流规划与执行逻辑的设计实现.mp4 [116.1 MB]
- 16-19 Prompt错别字修复、bug完善与英文版提示词.mp4 [62.3 MB]
- 16-5 使用Postgres特性函数完成对JSON数据的操作.mp4 [69.7 MB]
- 16-7 为Agent基类设计记忆数据持久化功能.mp4 [64.2 MB]
- 16-8 使用流联动规划与执行Agent设计与开发思路拆解.mp4 [23.5 MB]
- 16-6 消息工具的设计与开发实现用户交互功能.mp4 [33.0 MB]
- 16-15 设计Agent事件工具内容实现存储不同的工具内容.mp4 [15.0 MB]
- 16-1 本章介绍.mp4 [10.8 MB]
- 16-16 基于Agent的TaskRunner设计与实现(上).mp4 [115.9 MB]
第6章 通用模块开发：数据源连接&统一响应&日志跨域11 集
- 第6章 通用模块开发：数据源连接&统一响应&日志跨域资料.png [493.5 KB]
- 6-10 使用Alembic表迁移实现数据库表同步.mp4 [106.4 MB]
- 6-3 项目日志输出风格&日志扩展集成.mp4 [20.8 MB]
- 6-6 利用Docker一键安装Postgres与Redis.mp4 [64.3 MB]
- 6-2 pydantic-settings快速读取解析.env环境变量.mp4 [29.6 MB]
- 6-11 使用Pytest编写测试用例一键测试API.mp4 [57.2 MB]
- 6-9 基础设施层：编码并接入腾讯云Cos对象存储.mp4 [75.0 MB]
- 6-7 基础设施层：编码并接入Redis缓存数据库.mp4 [32.9 MB]
- 6-5 统一项目异常响应格式降低对接难度.mp4 [42.0 MB]
- 6-4 完善项目启动文件的配置、跨域与路由规划.mp4 [39.3 MB]
- 6-8 基础设施层：编码并接入Postgres业务数据库.mp4 [70.1 MB]
第7章 MCP协议初识：统一LLM与外部数据源和工具之间的通信12 集
- 第7章 MCP协议初识：统一LLM与外部数据源和工具之间的通信资料.png [493.5 KB]
- 7-9 MCP服务：代码解释器——让LLM拥有执行本地代码的能力.mp4 [62.7 MB]
- 7-8 MCP服务：Bash工具——让LLM拥有执行命令行工具的能力.mp4 [20.3 MB]
- 7-10 三方流式API接入MCP Servers注意事项与示例-.mp4 [74.0 MB]
- 7-12 案例演示：Claude客户端对接MCP实现外部环境信息获取.mp4 [17.0 MB]
- 7-11 MCP Server站点推荐，一键对接上万MCP服务工具.mp4 [60.4 MB]
- 7-5 无SDK情况下对接高德MCP服务实现工具调用.mp4 [65.5 MB]
- 7-3 MCP架构全解析：Host、Client与Server的协同机制.mp4 [67.5 MB]
- 7-2 MCP协议简化了哪些流程？为什么需要MCP协议？.mp4 [77.2 MB]
- 7-7 MCP SDK构建Client连接Server开发技巧.mp4 [77.8 MB]
- 7-6 MCP SDK构建两种通信协议MCP服务开发技巧.mp4 [65.3 MB]
- 7-4 MCP工具服务功能与手动模拟全流程加深理解.mp4 [43.8 MB]
第3章 多Agent协作系统探索：快速了解多Agent系统设计思路9 集
- 第3章 多Agent协作系统探索：快速了解多Agent系统设计思路说明.zip [1.8 MB]
- 3-7 基于ReAct设计模式编写你的第一个单Agent.mp4 [68.6 MB]
- 3-5 产品分析：MGX如何实现一句话开发一个复杂网页？.mp4 [69.4 MB]
- 3-3 多Agent系统的架构学习与开发挑战.mp4 [98.4 MB]
- 3-6 ReAct智能体论文速读，手动模拟ReAct智能体执行过程.mp4 [107.0 MB]
- 3-4 产品分析：Manus如何拆解任务并分步协作完成一个复杂任务？.mp4 [88.1 MB]
- 3-2 Agent分布式网络：探索多Agent系统(MAS)是什么？.mp4 [79.7 MB]
- 3-8 多模态LLM对多Agent系统的影响与实践.mp4 [46.6 MB]
- 3-9 项目前后端技术栈选型与可扩展方案.mp4 [100.6 MB]
第11章 Playwright与BrowserUse：让AI学会像人类一样使用浏览器16 集
- 第11章 Playwright与BrowserUse：让AI学会像人类一样使用浏览器资料.png [493.5 KB]
- 11-15 本章总结+.mp4 [2.6 MB]
- 11-6 Playwright简介与简化对接CDP难度的技巧.mp4 [69.8 MB]
- 11-1 本章介绍.mp4 [10.0 MB]
- 11-8 Agent浏览网页并等待网页加载功能的设计与实现.mp4 [41.3 MB]
- 11-3 完成浏览器工具参数描述编写，掌握参数的声明写法.mp4 [106.9 MB]
- 11-4 Browser-use初步了解与云端本地两版框架的差异.mp4 [107.4 MB]
- 11-14 Agent的文本框输入与下拉菜单选择功能的设计实现.mp4 [48.1 MB]
- 11-12 Agent执行js、滚动页面、截图功能的设计与实现.mp4 [31.9 MB]
- 11-9 在Python中执行js代码获取浏览器可视窗口元素.mp4 [90.5 MB]
- 11-13 为无多模态支持的Agent实现浏览器元素点击功能.mp4 [51.1 MB]
- 11-2 Manus中的浏览器与工具基础协议的设计与实现.mp4 [73.2 MB]
- 11-7 基于Playwright的浏览器扩展初始化与清除功能实现.mp4 [76.2 MB]
- 11-10 在Python中执行js代码提取可交互元素的设计实现.mp4 [82.8 MB]
- 11-11 Agent跳转、浏览网页、重启工具的设计与实现.mp4 [26.6 MB]
- 11-5 Browser-use背后功臣-使用CDP协议操纵浏览器.mp4 [60.6 MB]
第1章 课程介绍与安排2 集
- 第1章 课程介绍与安排说明.zip [1.8 MB]
- 1-1 快速了解课程和安排.mp4 [107.6 MB]
第13章 沙箱API与部署：部署沙箱为独立API服务并集成到项目21 集
- 第13章 沙箱API与部署：部署沙箱为独立API服务并集成到项目资料.zip [1.8 MB]
- 13-10 使用Socat代理CDP通信数据实现外部接口联通.mp4 [21.9 MB]
- 13-19 多任务&多沙箱下使用Docker提供ip实现访问思路.mp4 [44.6 MB]
- 13-15 Dockerfile文件配置修正与镜像容器构建.mp4 [47.4 MB]
- 13-8 沙箱5大额外进程与novnc的关联和作用.mp4 [26.1 MB]
- 13-11 为Docker安装Xvfb虚拟显示器实现Chrome访问.mp4 [28.7 MB]
- 13-2 使用SSH模式实现在Docker容器中开发沙箱API.mp4 [42.1 MB]
- 13-18 沙箱保活API与中间件的设计与开发.mp4 [65.7 MB]
- 13-7 区分并设计开发与生产环境Dockerfile配置.mp4 [44.0 MB]
- 13-6 进程管理利器——Supervisor初识与使用.mp4 [47.9 MB]
- 13-1 本章介绍.mp4 [8.4 MB]
- 13-12 安装x11vnc实现捕获Docker虚拟显示器内容.mp4 [19.8 MB]
- 13-4 沙箱API与Manus工具命名统一简化维护难度.mp4 [98.3 MB]
- 13-17 商业&生产环境下沙箱保活与资源合理分配.mp4 [62.1 MB]
- 13-5 沙箱文件模块剩余API接口的设计与补全.mp4 [217.5 MB]
- 13-16 Supervisor服务其他管理API接口设计与实现.mp4 [81.5 MB]
- 13-20 本章总结.mp4 [11.4 MB]
- 13-13 配置websockify连接VNC提供接口实现远程管理.mp4 [21.1 MB]
- 13-9 为沙箱安装Chrome浏览器并统一管理进程.mp4 [35.4 MB]
- 13-14 Supervisor进程服务状态监测API接口设计与实现.mp4 [102.9 MB]
- 13-3 移除win32沙箱字符编码兼容代码统一使用utf-8.mp4 [31.3 MB]
第15章 A2A模块开发：扩展规划与执行Agent实现多Agent调用9 集
- 第15章 A2A模块开发：扩展规划与执行Agent实现多Agent调用文档.png [493.5 KB]
- 15-5 A2A工具包的设计与封装实现一键调用Agent.mp4 [41.4 MB]
- 15-7 删除与修改A2A Agent启用状态接口的设计与实现.mp4 [37.1 MB]
- 15-2 A2A客户端管理器的思路拆解实现管理多个服务.mp4 [32.6 MB]
- 15-6 新增与获取A2A Agent接口的设计与实现.mp4 [92.7 MB]
- 15-1 本章介绍.mp4 [4.9 MB]
- 15-3 A2A服务器配置的设计与基础代码实现.mp4 [46.4 MB]
- 15-8 本章总结.mp4 [3.2 MB]
- 15-4 A2A客户端管理器的设计实现可视管理远程Agent.mp4 [85.5 MB]
第17章 Next.js开发基础：多Agent协作前端UI基础逻辑开发16 集
- 17-9 会话详情智能体消息组件架构的设计与拆解.mp4 [35.8 MB]
- 17-12 步骤组件的设计实现展示步骤调用过程.mp4 [30.6 MB]
- 17-11 工具调用消息组件的设计实现展示工具详情.mp4 [33.8 MB]
- 17-15 novnc三方库初识与MoocManus接入.mp4 [48.1 MB]
- 17-16 本章总结.mp4 [9.8 MB]
- 17-14 会话文件列表模态窗的设计与开发.mp4 [24.5 MB]
- 17-4 MoocManus会话列表页UI与基础交互开发.mp4 [91.0 MB]
- 17-10 AI与人类消息组件UI的设计与开发.mp4 [35.1 MB]
- 17-3 Next.js初识与MoocManus项目前端基础配置.mp4 [45.0 MB]
- 17-2 MoocManus前端页面组件设计逻辑拆解.mp4 [30.7 MB]
- 17-7 新建会话任务页基础UI的设计与开发.mp4 [63.4 MB]
- 17-13 消息附件组件的设计实现展示AI与用户上传文件.mp4 [35.4 MB]
- 17-5 MoocManus设置模态窗UI与基础框架开发.mp4 [64.4 MB]
- 17-8 会话任务详情页基础UI架构设计与开发.mp4 [93.8 MB]
- 17-6 MoocManus 4项配置表单UI的设计与开发.mp4 [116.6 MB]
- 17-1 本章介绍.mp4 [3.1 MB]
第14章 A2A协议集成：构建分布式Agents网络与多Agent协作的基础13 集
- 第14章 A2A协议集成：构建分布式Agents网络与多Agent协作的基础必看.zip [1.8 MB]
- 14-7 使用A2A SDK快速搭建一个Agent智能体应用.mp4 [77.1 MB]
- 14-10 使用httpx库连接A2A API调用远程Agent.mp4 [21.0 MB]
- 14-5 沙箱文件与Shell工具扩展的设计与实现.mp4 [52.3 MB]
- 14-12 本章总结.mp4 [5.9 MB]
- 14-9 使用ADK快速连接并使用API调用远程Agent.mp4 [38.2 MB]
- 14-4 使用API确认Sandbox运行避免Agent找不到沙箱.mp4 [45.6 MB]
- 14-2 基于Docker的Sandbox扩展初始化与配置开发.mp4 [117.2 MB]
- 14-6 Agent-to-Agent(A2A)协议快速上手与入门.mp4 [77.4 MB]
- 14-1 本章介绍.mp4 [6.7 MB]
- 14-11 将A2A远程Agent接入Manus项目的设计思路.mp4 [21.8 MB]
- 14-3 Docker沙箱的销毁、唯一标识与浏览器实例获取.mp4 [34.8 MB]
- 14-8 使用Postman连接使用支持A2A协议的远程Agent.mp4 [37.3 MB]
第10章 工具模块开发：让Agent拥有调用与感知外部环境的能力13 集
- 第10章 工具模块开发：让Agent拥有调用与感知外部环境的能力文档.zip [1.8 MB]
- 10-6 动态增删改查MCP服务器API接口的设计与开发.mp4 [96.6 MB]
- 10-11 Jina.ai搜索工具的初识与对应MCP配置的编写.mp4 [23.1 MB]
- 10-4 MoocManus动态添加MCP服务器的设计思路.mp4 [17.2 MB]
- 10-7 MCP客户端管理器的开发需求与设计思路.mp4 [27.9 MB]
- 10-12 本章总结.mp4 [3.5 MB]
- 10-9 开发MCP工具API接口完成前端工具可视化.mp4 [59.7 MB]
- 10-1 本章介绍-工具模块开发.mp4 [5.3 MB]
- 10-8 完善MCP客户端管理器实现根据配置获取工具信息.mp4 [205.5 MB]
- 10-10 设计开发MCP工具类实现与内置工具的接口对齐.mp4 [32.2 MB]
- 10-2 bing搜索引擎工具的设计思路与模型定义.mp4 [82.1 MB]
- 10-5 完善项目MCP配置模型的设计与定义.mp4 [48.7 MB]
- 10-3 基于httpx+bs4+正则实现bing搜索引擎检索数据.mp4 [213.6 MB]
第8章 LLM模块开发：实现可动态配置与后台运行的LLM调用架构8 集
- 8-3 多Agent系统可视化配置API设计与开发.mp4 [111.0 MB]
- 8-6 基于关注点分离思想的Task Domain模型设计.mp4 [52.5 MB]
- 8-9 基于Redis的后台Task模块设计与开发.mp4 [81.7 MB]
- 8-5 Postgres与Redis状态检查API的设计与开发.mp4 [73.8 MB]
- 8-2 多Agent系统LLM可视化配置与任务流拆解设计.mp4 [44.4 MB]
- 8-8 基于Redis-Stream的消息队列设计与开发.mp4 [83.7 MB]
- 8-7 Redis-Stream消息队列应用与快速上手.mp4 [57.2 MB]
- 8-4 基于动态配置的LLM提供商设计与开发.mp4 [58.9 MB]
第12章 沙箱模块开发：隔离环境运行本地工具确保Agent执行安全18 集
- 第12章 沙箱模块开发：隔离环境运行本地工具确保Agent执行安全必看.png [493.5 KB]
- 12-6 沙箱FastAPI环境初始化与基础配置&架构预设.mp4 [57.4 MB]
- 12-1 本章介绍.mp4 [7.2 MB]
- 12-2 浏览器工具前置脚本注入实现记录控制台日志.mp4 [41.3 MB]
- 12-5 多Agent系统Shell工具箱的设计与实现.mp4 [46.0 MB]
- 12-12 Shell销毁与写入开发实现Agent与命令行交互.mp4 [125.3 MB]
- 12-13 多Agent系统File文件工具箱的设计与快速预览.mp4 [23.7 MB]
- 12-8 使用asyncio设计Shell命令执行工具的思路拆解.mp4 [25.4 MB]
- 12-15 文件写入API接口的开发实现Agent写入文件.mp4 [88.4 MB]
- 12-11 查看与等待Shell会话API接口的设计开发.mp4 [39.4 MB]
- 12-4 MoocManus沙箱扩展基础协议约定与设计.mp4 [71.3 MB]
- 12-16 文件模块剩余API练习与Windows编码问题思考.mp4 [11.4 MB]
- 12-3 沙箱初识与Manus中的沙箱逻辑拆解分析.mp4 [34.1 MB]
- 12-14 文件读取API接口的开发实现Agent读取文件.mp4 [72.8 MB]
- 12-17 本章总结.mp4 [6.1 MB]
- 12-7 沙箱服务异常类型定义与应用接口异常捕获.mp4 [55.8 MB]
- 12-9 Shell执行命令工具开发实现Agent操控命令行.mp4 [163.2 MB]
- 12-10 查看与等待Shell执行结果服务的设计与开发.mp4 [133.7 MB]
第4章 技术栈与环境准备：DeepSeek与OpenAI SDK库实操10 集
- 4-3 Postman基础配置与使用技巧.mp4 [17.4 MB]
- 4-6 简化开发：利用OpenAI Python SDK简化LLM的对接.mp4 [86.0 MB]
- 4-2 Python包管理器：uv工具快速上手.mp4 [74.9 MB]
- 4-11 利用ReACT+DeepSeek实现语音播报助手.mp4 [30.0 MB]
- 4-5 OpenAI多模态模型API快速上手与使用.mp4 [56.7 MB]
- 4-9 使用DeepSeek JSON-Output实现格式化输出.mp4 [39.0 MB]
- 4-4 DeepSeek聊天与推理模型API快速上手与使用.mp4 [109.4 MB]
- 4-10 使用OpenAI SDK流式事件输出提升响应速度.mp4 [89.1 MB]
- 4-7 深入理解DeepSeek与GPT模型的工具调用.mp4 [81.2 MB]
- 4-8 Pydantic初体验：数据校验即数据解析.mp4 [71.9 MB]
第20章 多Agent协作开发：总结与展望5 集
- 20-5 本章总结.mp4 [10.0 MB]
- 20-2 项目架构图、开发难点与多Agent发展思路探讨.mp4 [68.4 MB]
- 20-3 ClaudeCode与配置使用国内模型相关技巧.mp4 [40.4 MB]
- 20-1 本章介绍.mp4 [9.1 MB]
- 20-4 AI Agent开发岗位高频面试题分享与建议.mp4 [20.9 MB]
第2章 Agent应用开发全景：快速了解Agent开发技术栈与发展路线9 集
- 2-2 引爆AI浪潮的主角：Agent是什么？能做什么？.mp4 [38.5 MB]
- 2-6 代码解析：一个LLM智能体由哪些模块组成？.mp4 [68.6 MB]
- 2-5 技术简史：Agent是怎么一步步变聪明的？.mp4 [40.3 MB]
- 2-9 课程项目演示：演示与前后端技术收获.mp4 [119.8 MB]
- 2-4 为Agent注入灵魂：从LLM大脑到设计模式蓝图.mp4 [40.6 MB]
- 2-7 Agent落地案例：Agent如何融入企业业务中.mp4 [30.2 MB]
- 2-3 从命令到共创：为什么说Agent是开发者的终极工具.mp4 [33.2 MB]
- 2-8 新大陆与航海图：Agent时代的职业跃迁之路.mp4 [46.9 MB]
- 2-10 Agent时代的红利与焦虑：你准备好了吗？.mp4 [5.9 MB]
第5章 项目初始化：项目目录结构&开发范式约定8 集
- 5-7 领域驱动设计(DDD)架构初识与落地.mp4 [73.3 MB]
- 5-9 多Agent协作系统API文档撰写与接口约定.mp4 [44.9 MB]
- 5-8 基于FastAPI与DDD的MAS目录结构初始化.mp4 [16.8 MB]
- 5-5 Python异步编程初识与快速上手.mp4 [61.0 MB]
- 5-3 利用思维链提升模型在复杂任务的表现.mp4 [68.9 MB]
- 5-4 利用ReACT+CoT思维链实现企业业务表单填写-.mp4 [98.3 MB]
- 5-2 DeepSeek两款模型多轮对话消息配置技巧.mp4 [49.9 MB]
- 5-6 后端API开发：FastAPI的介绍与快速上手.mp4 [71.5 MB]
第18章 前端交互开发：Next.js对接API并完成UI页面开发22 集
- 18-20 Vibe Coding体验：分离UI组件并对接API（四）.mp4 [106.8 MB]
- 18-19 Vibe Coding体验：分离UI组件并对接API（三）.mp4 [111.3 MB]
- 18-4 任务会话聊天API接口的设计与开发（下）.mp4 [160.4 MB]
- 18-7 Chat聊天接口响应格式数据改造实现统一.mp4 [154.7 MB]
- 18-3 任务会话聊天API接口的设计与开发（上）.mp4 [143.5 MB]
- 18-12 补全FastAPI关闭时Agent优雅退出等操作.mp4 [60.6 MB]
- 18-2 创建删除与清除会话未读消息数API接口设计开发.mp4 [113.7 MB]
- 18-8 获取单与多会话事件详情API接口设计与开发.mp4 [90.7 MB]
- 18-5 使用Uow解决DB超时运行未同步数据与线程安全.mp4 [138.7 MB]
- 18-14 在Docker容器中测试Playwright浏览器工具.mp4 [87.3 MB]
- 18-22 本章总结.mp4 [17.8 MB]
- 18-15 Vibe Coding体验：为cursor配置UI项目预设信息.mp4 [71.0 MB]
- 18-10 查看沙箱文件与Shell内容API的设计与开发.mp4 [84.5 MB]
- 18-9 停止任务会话与获取文件列表API的设计与开发.mp4 [58.8 MB]
- 18-17 Vibe Coding体验：分离UI组件并对接API（一）.mp4 [102.0 MB]
- 18-21 项目之外扩展：Skills与常见的沙箱方案.mp4 [86.0 MB]
- 18-16 Vibe Coding体验：对接fetch.js实现API接入.mp4 [102.1 MB]
- 18-13 编写Dockerfile在Ubuntu环境运行API项目.mp4 [78.0 MB]
- 18-6 会话聊天API流式接口响应数据格式统一.mp4 [116.8 MB]
- 18-11 在FastAPI中集成VNC Websocket并转发.mp4 [74.7 MB]
- 18-18 Vibe Coding体验：分离UI组件并对接API（二）.mp4 [59.6 MB]
- 18-1 本章介绍.mp4 [18.4 MB]
第19章 部署篇：Dockerfile与docker compose实现项目一键部署5 集
- 19-3 阿里云&腾讯云域名的注册与ssl证书获取.mp4 [33.2 MB]
- 19-2 使用cursor快速生成Docker部署配置文件.mp4 [186.0 MB]
- 19-1 本章介绍.mp4 [11.0 MB]
- 19-4 mooc-manus商业化&后续扩展方向探讨.mp4 [43.2 MB]
- 19-5 本章总结.mp4 [8.8 MB]
适合人群
- AI开发爱好者
- 全栈工程师
- 企业技术团队
🎯 学习收获
- 掌握Manus多代理架构
- 学会AI应用开发
- 实现全栈应用构建
🎉 祝您学习愉快！
