课程介绍
适合人群：
前端/后端 / AI 开发者：停留在 Demo，缺少 Agent 工程落地实战 技术从业者：想要积累商业级 Agent 项目，提升求职竞争力 应届毕业生：补齐 Agent 项目实战经历，丰富简历
你将会学到：
攻克 Agent Demo 化落地难题，掌握完整工程化技术栈，通过实战项目，具备企业级智能体从开发到
课程简介：
Agent 全栈开发工程师训练营，搭建完整企业级 Agent 工程化实战体系。课程涵盖 Agent 基础、LangGraph、MCP、Skills、GraphRAG，重点精讲 Context、Harness、Loop 三大工程，吃透上下文构建、安全管控、闭环迭代核心能力。配套智能客服、知识库、文档审核、智能问数等大量真实商业项目实战，贯通记忆管理、智能体评估全流程。从理论到项目交付完整训练，掌握工业级落地能力，夯实求职硬实力，助力拿下 AI Agent 开发岗位。
试看链接 https://pan.baidu.com/s/1iFugJYiLanSIgW9EoNsdvw?pwd=yur3
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课程目录
第1章《大模型Agent开发基础》(5小时18分钟24节)
1-100 课程介绍-了解课程必看
1-201 DeepSeek 模型是如何打造出来的？
1-302 大模型预训练流程解读
1-403 大模型微调流程解读
1-504 大模型强化学习流程解读
1-605 AI 知名大模型特性解读
1-706 大模型 API 应用实践(1)
1-807 大模型 API 应用实践(2)
1-908 大模型 API 应用实践(3)
1-1009 大模型 API 应用实践(4)
1-1110 Function Calling应用实践(1)
1-1211 Function Calling应用实践(2)
1-1312 Function Calling应用实践(3)
1-1414 大模型应用产业落地发展趋势
1-1513 Function Calling应用实践(4)
1-1615 AI Agent 的本质原理
1-1716 AI Agent 流程工作方式总结
1-1817 手写 ReAct Agent 之提示词设计
1-1918 手写 ReAct Agent 之工具定义
1-2019 手写 ReAct Agent 之代码设计和逻辑验证
1-2120 ReAct Agent 智能客服之需求分析
1-2221 ReAct Agent 智能客服之提示词设计
1-2322 ReAct Agent 智能客服之代码设计
1-2423 ReAct Agent 智能客服之云服务器测试
第2章 《AI 大模型私有化部署方案》 (3小时30分钟 26节)
2-101 企业大模型私有化部署方案选型
2-202 Ollama 工具介绍与部署
2-303 Ollama核心参数配置
2-404 Ollama模型实现GPU负载均衡
2-505 基于Ollama部署的模型API实践
2-606 企业级vLLM推理框架优势
2-707 企业级vLLM推理框架安装部署
2-808 企业级vLLM推理框架离线推理核心参数
2-909 企业级vLLM推理框架离线推理开发参数
2-1010 企业级vLLM推理框架在线推理核心参数
2-1111 企业级vLLM推理框架在线推理开发参数
2-1212 企业级vLLM推理框架在线推理生产实践(上)
2-1313 企业级vLLM推理框架在线推理生产实践(中)
2-1414 企业级vLLM推理框架在线推理生产实践(下)
2-1515 企业级vLLM推理框架推理类模型支持
2-1601 多机多卡部署之技术方案设计
2-1702 多机多卡部署之主机规划
2-1803 多机多卡部署之多机免密
2-1904 多机多卡部署之conda环境安装
2-2005 多机多卡部署之开源模型下载
2-2106 多机多卡部署之同步虚拟环境
2-2207 多机多卡部署之创建共享目录
2-2308 多机多卡部署之pdsh工具安装
2-2409 多机多卡部署之设置hosts地址
2-2510 多机多卡部署之Ray集群启动
2-2611 多机多卡部署之模型分布式推理测试
第3章 《LangChain 应用开发快速实践》 (2小时58分钟 18节)
3-101 LangChain开发基础之生态介绍（上）
3-202 LangChain开发基础之生态介绍（下）
3-303 LangChain开发基础之接入大模型
3-404 LangChain开发基础之构建最简单的Cha
3-505 LangChain开发基础之构建复杂Chain
3-606 LangChain开发基础之构建复合Chain
3-707 LangChain开发基础之LCEL语言
3-808 LangChain开发基础之智能问答系统案例实
3-909 LangChain智能体Agent之Funct
3-1010 LangChain智能体Agent之Agent
3-1111 LangChain智能体Agent之多工具并联
3-1212 LangChain智能体Agent之浏览器机器
3-1313 LangChain大模型协议MCP之MCP原理
3-1414 LangChain大模型协议MCP之MCP快速
3-1515 LangChain大模型协议MCP之智能天气系
3-1616 LangChain知识库RAG之RAG流程回顾
3-1717 LangChain知识库RAG之LangCha
3-1818 LangChain知识库RAG之本地知识库综合
第4章 《深入浅出 LangGraph》 (9小时51分钟 62节)
4-101 基础之Agent开发基础
4-202 基础之Agent开发框架选型
4-303 基础之如何学习一个Agent智能体框架？
4-405 基础之LangGraph结构-Graph类设计
4-506 基础之LangGraph结构-GraphSta
4-607 基础之LangGraph结构-Nodes和Ed
4-708 基础之LangGraph快速入门案例实践
4-809 进阶之State核心-State状态模式
4-910 进阶之State核心-Graph可视化
4-1011 进阶之State核心-Reducer函数机制
4-1112 进阶之State核心-基于State构建消息传
4-1213 进阶之State核心-MessageGraph
4-1314 进阶之State核心-LangSmith监控神
4-1415 进阶之State核心-LangGraph与La
4-1516 进阶之单代理-Router Agent-Lan
4-1617 进阶之单代理-Router Agent-逻辑初
4-1718 进阶之单代理-Router Agent-应用程
4-1819 进阶之单代理-Router Agent-结构化
4-1920 进阶之单代理-Router Agent-结构化
4-2021 进阶之单代理-Router Agent-基于结
4-2122 进阶之单代理-Tool Calling Age
4-2223 进阶之单代理-Tool Calling Age
4-2324 进阶之单代理-Tool Calling Age
4-2425 进阶之单代理-ReAct Agent-运行流程
4-2526 进阶之单代理-ReAct Agent-Lang
4-2627 进阶之单代理-ReAct Agent-Lang
4-2728 进阶之单代理-ReAct Agent-实操-工
4-2829 进阶之单代理-ReAct Agent-实操-原
4-2930 进阶之单代理-ReAct Agent-实操-效
4-3031 进阶之事件任务-流输出模式
4-3132 进阶之事件任务-流输出模式测试
4-3233 进阶之事件任务-事件流应用
4-3334 进阶之长短期记忆-目前应用程序存在的问题？
4-3435 进阶之长短期记忆-长短期记忆的区别
4-3536 进阶之长短期记忆-短期记忆实现原理
4-3637 进阶之长短期记忆-基于MemorySaver实
4-3738 进阶之长短期记忆-基于SqliteSaver实
4-3839 进阶之长短期记忆-实现带有记忆的智能天气助手
4-3940 进阶之长短期记忆-基于Store实现长期记忆
4-4041 进阶之人机交互-Agent中为什么需要人机交互
4-4142 进阶之人机交互-LangGraph的人机交互实
4-4243 进阶之人机交互-Graph中添加断点实践
4-4344 进阶之人机交互-Graph中添加动态断点实践
4-4445 进阶之人机交互-Graph中添加动态断点代码编
4-4546 进阶之人机交互-Graph中添加动态断点测试
4-4647 实战之多代理-OpenAI定义的5个AI阶段
4-4748 实战之多代理-单代理架构缺陷
4-4849 实战之多代理-Multi Agent架构类型
4-4950 实战之多代理-父子图之间的消息传递(上)
4-5051 实战之多代理-父子图之间的消息传递(下)
4-5152 实战之多代理-Network多代理需求分析(1
4-5253 实战之多代理-Network多代理代码编写(2
4-5354 实战之多代理-Network多代理功能测试(3
4-5455 实战之多代理-Magentic One原理剖析
4-5556 实战之多代理-Supervisor原理剖析与代
4-5657 实战之多代理-基于Supervisor架构实现
4-5758 实战之多代理-Multi Agent混合知识库
4-5859 实战之多代理-Multi Agent混合知识库
4-5960 实战之多代理-Multi Agent混合知识库
4-6061 实战之多代理-Multi Agent混合知识库
4-6162 实战之多代理-Multi Agent混合知识库
4-6263 LangGraph课程总结
第5章 《Agent MCP 深度剖析》 (5小时38分钟 46节)
5-101 MCP实践之Agent的原理剖析
5-202 MCP实践之Function Call 缺点分
5-303 MCP实践之MCP的本质是什么？
5-404 MCP实践之MCP的环境构建
5-505 MCP实践之MCP的简易Client构建
5-606 MCP实践之MCP的Client接入大模型
5-707 MCP实践之MCP的Server端构建
5-808 MCP实践之基于MCP的Client和Serv
5-909 MCP实践之Server端Debug工具实践
5-1010 MCP实践之MCP Server推荐
5-1111 MCP复杂智能体之引出复杂智能体难点
5-1212 MCP复杂智能体之Function Call流
5-1313 MCP复杂智能体之实现Function Cal
5-1414 MCP复杂智能体之实现Function Cal
5-1515 MCP复杂智能体之基础依赖准备
5-1616 MCP复杂智能体之数据库准备和数据准备
5-1717 MCP复杂智能体之开发SQL_server服务
5-1818 MCP复杂智能体之开发Python_serve
5-1919 MCP复杂智能体之MCP客户端开发
5-2020 MCP复杂智能体之效果验证
5-2121 MCP全流程开发之MCP全流程总结
5-2222 MCP全流程开发之MCP服务器开发
5-2323 MCP全流程开发之MCP服务器测试
5-2424 MCP全流程开发之MCP服务器代码打包
5-2525 MCP全流程开发之MCP服务器离线部署
5-2626 MCP全流程开发之MCP服务器在线部署
5-2727 MCP全流程开发之MCP本地客户端部署
5-2828 MCP全流程开发之本地客户端接入MCP服务器
5-2929 MCP通信协议
5-3030 基于SSE传输的MCP服务器构建
5-3131 基于SSE传输的MCP服务器测试
5-3232 基于SSE传输的MCP服务器发布
5-3333 基于SSE传输的MCP服务器应用
5-3434 MCP HTTP消息传输方式
5-3535 基于HTTP的MCP服务器创建
5-3636 基于HTTP的MCP服务器测试
5-3737 基于HTTP的MCP服务器应用
5-3838 MCP应用之热门工具推荐
5-3939 MCP应用之Cherry Studio安装部署
5-4040 MCP应用之基于Cherry Studio构建
5-4141 MCP应用之基于Cherry Studio构建
5-4242 MCP应用之阿里百炼平台配置
5-4343 MCP应用之基于阿里百炼构建智能旅游助手
5-4444 MCP应用之Dify平台配置
5-4545 MCP应用之自研MCP服务器
5-4646 MCP应用之基于Dify接入自研MCP服务器
第6章 《Skills 从入门到精通》 (2小时37分钟 16节)
6-101 基础之什么是Agent Skills？
6-202 基础之Skills的本质是什么？
6-303 基础之Skills文件结构初探？
6-404 基础之Skills 如何运行？
6-505 基础之Skills 内部结构
6-606 基础之Skills 生态
6-707 基础之基于原生API实现SKills完整逻辑
6-808 基础之Skills 设计反事实对比
6-909 基础之MCP与SKills的本质区别
6-1010 进阶之构建具备Skills调用能力的Agent
6-1111 进阶之Skills 反面案例1
6-1212 进阶之Skills 反面案例2
6-1313 进阶之Skills 反面案例3
6-1414 进阶之Skills 设计原则1
6-1515 进阶之Skills 设计原则2
6-1616 进阶之Skills 设计原则3
第7章 《Agent A2A 快速实践》 (2小时15分钟 15节)
7-101 A2A基础之为什么会出现A2A协议？
7-202 A2A基础之A2A协议解决了什么问题？
7-303 A2A基础之A2A协议是如何解决问题的？
7-404 A2A基础之A2A协议设计的关键原则
7-505 A2A基础之A2A协议核心概念-参与者
7-606 A2A基础之A2A协议核心概念-基本通信要素
7-707 A2A基础之A2A协议核心概念-交互机制
7-808 A2A基础之A2A协议和MCP协议如何配合？
7-909 A2A代码实践之开发环境部署
7-1010 A2A代码实践之Agent端代码设计
7-1111 A2A代码实践之Server端代码设计
7-1212 A2A代码实践之Client端代码设计
7-1313 A2A代码实践之基于LangGraph的Age
7-1414 A2A代码实践之基于LangGraph的Ser
7-1515 A2A代码实践之基于LangGraph的Cli
第8章 《Context Engineering 应用实践》 (3小时26分钟 23节)
8-101 为什么要进行上下文工程管理？
8-202 上下文窗口全景图
8-303 Context之系统提示层
8-404 Context之对话历史管理层
8-505 Context之记忆检索注入层
8-606 Context之工具上下文管理层
8-707 Context之任务状态层
8-808 Context之外部知识层
8-909 五大策略全景图
8-1010 五大策略之Write策略(1)
8-1111 五大策略之Write策略(2)
8-1212 五大策略之Write策略(3)
8-1313 五大策略之Select策略(1)
8-1414 五大策略之Select策略(2)
8-1515 五大策略之Select策略(3)
8-1616 五大策略之Select策略(4)
8-1717 五大策略之Compress策略(1)
8-1818 五大策略之Compress策略(2)
8-1919 五大策略之Compress策略(3)
8-2020 五大策略之Compress策略(4)
8-2121 五大策略之Isolate策略
8-2222 五大策略之Cache策略
8-2323 上下文工程总结
第9章 《Harness Engineering 应用实践》 (3小时55分钟 28节)
9-101 什么是Harness Engineering？
9-202 三代工程的迭代演进
9-303 naive agent的八种失效方式
9-404 驾驭工程之Agent Loop 四相循环
9-505 驾驭工程之Tool Use工具编排
9-606 驾驭工程之Progress Tracking进
9-707 驾驭工程之Context Management
9-808 驾驭工程之Feature List任务拆解
9-909 驾驭工程之Verification Loop验
9-1010 驾驭工程之Subagents子代理分治
9-1111 驾驭工程之Generator-Evaluato
9-1212 驾驭工程之故障与解决方案总结
9-1313 驾驭工程的三大工程维度
9-1414 主流的基于驾驭工程落地的产品
9-1515 驾驭工程落地的官方建议
9-1616 更高维度去理解驾驭工程
9-1717 驾驭工程实操之配置环境构建
9-1818 驾驭工程实操之四相循环
9-1919 驾驭工程实操之工具编排
9-2020 驾驭工程实操之进度追踪
9-2121 驾驭工程实操之Memroy三层架构
9-2222 驾驭工程实操之上下文管理
9-2323 驾驭工程实操之任务拆解
9-2424 驾驭工程实操之验证闭环
9-2525 驾驭工程实操之子代理分治
9-2626 驾驭工程实操之评估分离
9-2727 驾驭工程实操之Hook说明
9-2828 驾驭工程实操之项目全流程演示
第10章 《Loop Engineering 应用实践》 (1小时5分钟 5节)
10-101 什么是Agent Loop(上)
10-202 什么是Agent Loop(下)
10-303 什么是Loop Engineering？
10-404 Loop Engineering 历史演进
10-505 Loop Engineering 应用实践
第11章 《Agent 长短期记忆管理》 (4小时 30节)
11-101 什么需要记忆管理？
11-202 短期记忆与长期记忆的本质区别
11-303 长短期记忆管理的主流方式
11-404 短期记忆之信息管理机制设计
11-505 短期记忆之信息管理机制实践(上)
11-606 短期记忆之信息管理机制实践(下)
11-707 长期记忆之存储引擎(上)
11-808 长期记忆之存储引擎(下)
11-909 长期记忆之写入触发机制
11-1010 长期记忆之Direct注入
11-1111 长期记忆之语义检索注入
11-1212 长期记忆之离线记忆重组
11-1313 长短期记忆协同工作机制
11-1414 长短期记忆协同落地实践
11-1515 记忆管理进阶之为什么需要Mem0？
11-1617 记忆管理进阶之Mem0两阶段运行
11-1716 记忆管理进阶之Mem0三层存储设计
11-1818 记忆管理进阶之Mem0的优势与局限
11-1919 记忆管理进阶之Mem0实操
11-2020 记忆管理进阶之Milvus向量库部署
11-2121 记忆管理进阶之Mem0云平台调用
11-2222 记忆管理进阶之LangChain接入Mem0
11-2323 记忆管理进阶之Web框架接入Mem0
11-2424 记忆管理进阶之Mem0+RAG并行
11-2525 记忆管理进阶之记忆管理生产经验(1)
11-2626 记忆管理进阶之记忆管理生产经验(2)
11-2727 记忆管理进阶之记忆管理生产经验(3)
11-2828 记忆管理进阶之记忆管理生产经验(4)
11-2929 记忆管理进阶之记忆管理生产经验(5)
11-3030 记忆管理进阶之记忆管理生产经验(6)
第12章 《GraphRAG 深度剖析》 (6小时52分钟 50节)
12-101 多模态知识库-基于驾驭工程的项目目标
12-202 GraphRAG原理篇之传统RAG流程痛点分析
12-303 GraphRAG原理篇之什么是知识图谱？
12-404 GraphRAG原理篇之GraphRAG 产品
12-505 GraphRAG原理篇之GraphRAG 环境
12-606 GraphRAG原理篇之GraphRAG 核心
12-707 GraphRAG原理篇之GraphRAG核心命
12-808 GraphRAG原理篇之Microsoft G
12-909 GraphRAG Index源码篇之源码环境准
12-1010 GraphRAG Index源码篇之index
12-1111 GraphRAG Index源码篇之文档加载格
12-1212 GraphRAG Index源码篇之文档加载策
12-1313 GraphRAG Index源码篇之文档切分策
12-1414 GraphRAG Index源码篇之文档切分逻
12-1515 GraphRAG Index源码篇之文档切分内
12-1616 GraphRAG Index源码篇之文档实体和
12-1717 GraphRAG Index源码篇之实体和关系
12-1818 GraphRAG Index源码篇之实体和关系
12-1919 GraphRAG index源码篇之final
12-2020 GraphRAG index源码篇之社区检测流
12-2121 GraphRAG index源码篇之合并知识图
12-2222 GraphRAG index源码篇之生成社区报
12-2323 GraphRAG index源码篇之社区报告内
12-2424 GraphRAG index源码篇之索引结构向
12-2525 GraphRAG 图数据库篇之图数据库准备
12-2626 GraphRAG 图数据库篇之创建节点
12-2727 GraphRAG 图数据库篇之创建属性
12-2828 GraphRAG 图数据库篇之常见需求Cyph
12-2929 GraphRAG 图数据库篇之导入图数据数据脚
12-3030 GraphRAG 图数据库篇之导入text_u
12-3131 GraphRAG 图数据库篇之导入entiti
12-3232 GraphRAG 图数据库篇之导入relati
12-3333 GraphRAG 图数据库篇之导入commun
12-3434 GraphRAG 图数据库篇之导入commun
12-3535 GraphRAG Query源码篇之Globa
12-3636 GraphRAG Query源码篇之Local
12-3737 GraphRAG Query源码篇之Query
12-3838 GraphRAG Query源码篇之读取索引文
12-3939 GraphRAG Query源码篇之加载Emb
12-4040 GraphRAG Query源码篇之获取社区报
12-4141 GraphRAG Query源码篇之查询提示词
12-4242 GraphRAG Query源码篇之用户问题与
12-4343 GraphRAG Query源码篇之实体与社区
12-4444 GraphRAG Query源码篇之构建完整提
12-4545 GraphRAG Query源码篇之Globa
12-4646 GraphRAG Query源码篇之索引文件加
12-4747 GraphRAG Query源码篇之加载索引文
12-4848 GraphRAG Query源码篇之静态社区与
12-4949 GraphRAG Query源码篇之Map-R
12-5050 GraphRAG 课程总结
第13章 《AI 大模型智能客服项目》 (15小时3分钟 73节)
13-101 智能客服之需求分析
13-202 智能客服之全景架构设计
13-303 智能客服之技术选型
13-404 智能客服之资源评估
13-505 智能客服之模型能力测试-平台推荐(1)
13-606 智能客服之模型能力测试-测评环境构建(2)
13-707 智能客服之模型能力测试-测评数据集介绍(3)
13-808 智能客服之模型能力测试-模型能力测试对比演练(
13-909 智能客服之模型部署-部署工具安装(1)
13-1010 智能客服之模型部署-核心参数配置(2)
13-1111 智能客服之模型部署-GPU负载均衡设计(3)
13-1212 智能客服之模型压力测试-API实践（上）
13-1313 智能客服之模型压力测试-API实践（中）
13-1414 智能客服之模型压力测试-API实践（下）
13-1515 智能客服之模型压力测试-并发效果测试
13-1616 智能客服之模型压力测试-并发测试脚本开发
13-1717 智能客服之模型压力测试-在线DeepSeek模
13-1818 智能客服版本1之项目部署-项目文件和功能展示
13-1919 智能客服版本1之项目部署-模型私有化部署
13-2020 智能客服版本1之项目部署-MySQL数据库安装
13-2121 智能客服版本1之项目部署-Redis数据库安装
13-2222 智能客服版本1之项目部署-项目启动与功能测试
13-2323 智能客服版本1之技术方案-前后端分离
13-2424 智能客服版本1之技术方案-缓存语义相似度方案(
13-2525 智能客服版本1之技术方案-缓存语义相似度方案(
13-2626 智能客服版本1之技术方案-外部函数调用
13-2727 智能客服版本1之代码落地-数据库表设计
13-2828 智能客服版本1之代码落地-用户登录接口实现(上
13-2929 智能客服版本1之代码落地-用户登录接口实现(下
13-3030 智能客服版本1之代码落地-对话接口实现（上）
13-3131 智能客服版本1之代码落地-对话接口实现（下）
13-3232 智能客服版本1之代码落地-联网搜索功能实现
13-3333 智能客服版本2之智能客服整体技术方案
13-3434 智能客服版本2之智能客服核心技术选型(上)
13-3535 智能客服版本2之智能客服核心技术选型(下)
13-3636 智能客服版本2之智能客服数据方案架构设计
13-3737 智能客服版本2之结构化数据-csv数据准备
13-3838 智能客服版本2之结构化数据-csv数据处理方案
13-3939 智能客服版本2之结构化数据-自然语言数据文件预
13-4040 智能客服版本2之结构化数据-数据切割策略优化
13-4141 智能客服版本2之结构化数据-自然语言数据切割逻
13-4242 智能客服版本2之结构化数据-自适应提示词流程设
13-4343 智能客服版本2之结构化数据-GraphRAG数
13-4444 智能客服版本2之结构化数据-结构化数据导图数据
13-4545 智能客服版本2之多模态数据-minerU开源项
13-4646 智能客服版本2之多模态数据-minerU项目原
13-4747 智能客服版本2之多模态数据-基于minerU解
13-4848 智能客服版本2之多模态数据-minerU结果格
13-4949 智能客服版本2之多模态数据-minerU工程化
13-5051 智能客服版本2之多模态数据-PDF数据加载
13-5150 智能客服版本2之多模态数据-PDF数据处理方案
13-5252 智能客服版本2之多模态数据-PDF数据后处理逻
13-5353 智能客服版本2之多模态数据-PDF数据处理中间
13-5454 智能客服版本2之多模态数据-PDF数据切割策略
13-5555 智能客服版本2之多模态数据-PDF数据处理全流
13-5656 智能客服版本2之GraphRAG工程化-方案设
13-5757 智能客服版本2之GraphRAG工程化-动态提
13-5858 智能客服版本2之GraphRAG工程化-全量索
13-5959 智能客服版本2之GraphRAG工程化-增量索
13-6060 智能客服版本2之GraphRAG工程化-查询接
13-6161 智能客服版本2之GraphRAG工程化-数据接
13-6262 智能客服版本2之Multi Agent架构之总
13-6363 智能客服版本2之Multi Agent架构之项
13-6464 智能客服版本2之Multi Agent架构之意
13-6565 智能客服版本2之Multi Agent架构之普
13-6666 智能客服版本2之Multi Agent架构之安
13-6767 智能客服版本2之Multi Agent架构之复
13-6868 智能客服版本2之Multi Agent架构之工
13-6969 智能客服版本2之Multi Agent架构之G
13-7070 智能客服版本2之Multi Agent架构之基
13-7171 智能客服版本2之Multi Agent架构之T
13-7272 智能客服版本2之Multi Agent架构之支
13-7373 智能客服版本2之Multi Agent架构之全
第14章 《Agent 智能体评估》 (3小时11分钟 27节)
14-1待更新
14-201 评估基础之为什么 Agent 评估难？
14-302 评估基础之 Agent 评估角度
14-403 评估基础之任务结果评估
14-504 评估基础之工具与动作评估
14-605 评估基础之过程轨迹评估
14-706 评估基础之依据与状态一致性评估
14-807 评估基础之多轮交互与状态保持评估
14-908 评估基础之规则、安全与权限评估
14-1009 评估基础之抗扰稳定性与回归稳定性评估
14-1110 评估基础之特殊评估角度
14-1211 评估进阶之 Agent 评估平台技术选型
14-1312 评估进阶之评估平台介绍
14-1413 评估进阶之构建待评估的Agent
14-1514 评估进阶之Agent接入评估平台
14-1615 评估进阶之评估数据集构建
14-1716 评估进阶之评估脚本构建
14-1817 评估进阶之比版本Comparison
14-1918 评估进阶之人工标注方案实践
14-2019 评估案例之项目部署与背景介绍
14-2120 评估案例之项目数据可复现性实现
14-2221 评估案例之评估数据集构建
14-2322 评估案例之Agent核心功能测评
14-2423 评估案例之Agent多轮对话状态评估
14-2524 评估案例之Agent安全规则评估
14-2625 评估案例之Agent抗扰稳定性评估
14-2726 评估案例之评估驱动优化
第15章 《Vibe Coding 之 Cursor 快速实践》 (2小时14分钟 16节)
15-101 Vibe Coding课程介绍
15-202 什么是Vibe Coding？
15-303 Vibe Coding的核心特征是什么？
15-404 Vibe Coding的难点在哪儿？
15-505 Vibe Coding的开发生命周期是什么？
15-606 软件开发生命周期中的AI工具分享
15-707 Cursor安装部署与账户注册
15-808 Cursor界面核心功能介绍
15-901 ChatBot快速实践之开发目标
15-1002 ChatBot快速实践之需求梳理
15-1103 ChatBot快速实践之需求拆分
15-1204 ChatBot快速实践之项目搭建
15-1305 ChatBot快速实践之前端工程开发
15-1406 ChatBot快速实践之后端工程开发
15-1507 ChatBot快速实践之前后端联调
15-1608 ChatBot快速实践之效果优化
第16章 《Vibe Coding 之 ChatBI 平台项目》 (2小时53分钟 21节)
16-101 智能问数平台实战之学习目标
16-202 智能问数平台实战之项目立项
16-303 智能问数平台实战之需求分析
16-404 智能问数平台实战之架构设计
16-505 智能问数平台实战之功能拆分
16-606 智能问数平台实战之任务管理(上)
16-707 智能问数平台实战之任务管理(中)
16-808 智能问数平台实战之任务管理(下)
16-909 智能问数平台实战之构建AI管理工作流(上)
16-1010 智能问数平台实战之构建AI管理工作流(下)
16-1111 智能问数平台实战之项目构建
16-1212 智能问数平台实战之前端代码开发
16-1313 智能问数平台实战之后端代码开发(上)
16-1414 智能问数平台实战之后端代码开发(中)
16-1515 智能问数平台实战之后端代码开发(下)
16-1616 智能问数平台实战之前后端联调
16-1717 智能问数平台实战之功能优化
16-1818 智能问数平台实战之语义治理
16-1919 智能问数平台实战之数值映射
16-2020 智能问数平台实战之意图识别
16-2121 智能问数平台实战之项目总结
第17章 《Vibe Coding 之存量项目二次开发实战》 (5小时6分钟 23节)
17-101 二次开发-项目目标
17-202 二次开发-设计思路
17-303 二次开发-环境配置
17-404 二次开发-源码下载
17-505 二次开发-项目启动
17-606 二次开发-rules 沉淀
17-707 二次开发-MVP测试(上)
17-808 二次开发-MVP测试(下)
17-909 二次开发-需求分析
17-1010 二次开发-整体架构梳理
17-1111 二次开发-客户端架构梳理
17-1212 二次开发-GateWay架构梳理
17-1313 二次开发-Channel架构梳理
17-1414 二次开发-Agent架构梳理
17-1515 二次开发-规范文档校验
17-1616 二次开发-开源项目升级(上)
17-1717 二次开发-开源项目升级(下)
17-1818 二次开发-启动项目
17-1919 二次开发-接入自定义模型
17-2020 二次开发-接入自定义Channel
17-2121 二次开发-接入飞书测试
17-2222 二次开发-接入自定义 Agent Skills
17-2323 二次开发-项目总结
第18章 《Vibe Coding 之 Claude Code 实站》 (2小时11分钟 17节)
18-101 为什么Claude Code如此高效？
18-202 Claude Code的核心功能
18-303 Claude Code的关键特性与高级概念
18-404 Claude Code与其它工具对比
18-505 基于Windows安装Claude Code
18-606 基于Linux安装Claude Code
18-707 基于macOS安装Claude Code
18-808 账户注册之官网订阅
18-909 账户注册之通过CC-Switch接入
18-1010 Cursor中接入Claude Code
18-1101 基于Claude Code快速实现HTML页面
18-1202 frontend-design前端插件安装与使
18-1303 Pencil前端MCP工具安装
18-1404 基于Pencil生成产品原型图
18-1505 体验一句话生成完整应用
18-1606 多Agent协作完成应用开发
18-1707 驾驭工程(Harness Engineerin
第19章 《Vibe Coding 之多模态知识库项目》 (4小时31分钟 23节)
19-101 多模态知识库-基于驾驭工程的项目目标
19-202 多模态知识库-项目准备(上)
19-303 多模态知识库-项目准备(中)
19-404 多模态知识库-项目准备(下)
19-505 多模态知识库-架构设计
19-606 多模态知识库-技术选型
19-707 多模态知识库-知识抽取Spec文档编写
19-808 多模态知识库-知识解析Spec文档编写
19-909 多模态知识库-SDD规范文档编写(1)
19-1010 多模态知识库-SDD规范文档编写(2)
19-1111 多模态知识库-SDD规范文档编写(3)
19-1212 多模态知识库-SDD规范文档编写(4)
19-1313 多模态知识库-SDD规范文档编写(5)
19-1414 多模态知识库-SDD规范文档编写(6)
19-1515 多模态知识库-SDD规范文档编写(7)
19-1616 多模态知识库-SDD规范文档编写(8)
19-1717 多模态知识库-PRD文档编写
19-1818 多模态知识库-产品原型设计
19-1919 多模态知识库-前端代码生成
19-2020 多模态知识库-后端代码生成
19-2121 多模态知识库-基于驾驭工程进行前后端联调
19-2222 多模态知识库-功能优化
19-2323 多模态知识库-项目总结
第20章 《Vibe Coding 之智能文档审核平台项目》 (4小时45分钟 20节)
20-101 SDD编程落地之项目目标
20-202 SDD编程落地之AI编程方法论梳理
20-303 SDD编程落地之Agent Team工作原理解
20-404 SDD编程落地之项目总流程梳理
20-505 SDD编程落地之配置项目运行环境
20-606 SDD编程落地之完成项目初始化
20-707 SDD编程落地之完成市场调研
20-808 SDD编程落地之完成竞品分析
20-909 SDD编程落地之完成业务建模
20-1010 SDD编程落地之完成交互链路设计
20-1111 SDD编程落地之完成前后端的职责边界梳理
20-1212 SDD编程落地之完成后端系统架构设计
20-1313 SDD编程落地之完成数据模型设计
20-1414 SDD编程落地之完成后端接口设计
20-1515 SDD编程落地之完成PRD文档生成
20-1616 SDD编程落地之基于Figma完成UI开发
20-1717 SDD编程落地之完成后端MVP开发
20-1818 SDD编程落地之完成前端代码实现
20-1919 SDD编程落地之完成前后端联调
20-2020 SDD编程落地之前后端联调细节优化
第21章 《AI 大模型智能问数 Agent 平台项目》 (5小时9分钟 31节)
21-101 智能问数之项目效果演示
21-202 智能问数之服务器配置和环境构建
21-303 智能问数之总体设计和技术选型
21-404 智能问数之Embedding模型安装部署
21-505 智能问数之数据库安装部署
21-606 智能问数之开源向量数据库Milvus部署
21-707 智能问数之Neo4j数据库实例部署
21-808 智能问数之项目依赖部署
21-909 智能问数之前后台项目启动
21-1010 智能问数之数据库表设计
21-1111 智能问数之数据库连接管理
21-1212 智能问数之数值映射设计与代码落地
21-1313 智能问数之语义治理
21-1414 智能问数之知识图谱设计(上)
21-1515 智能问数之知识图谱设计(下)
21-1616 智能问数之智能训练方案设计与落地(上)
21-1717 智能问数之智能训练方案设计与落地(下)
21-1818 智能问数之后台系统总结
21-1919 智能问数之全流程方案设计
21-2020 智能问数之LangGraph核心知识准备
21-2121 智能问数之多智能体核心方案设计与代码落地
21-2222 智能问数之意图识别智能体设计与代码落地
21-2323 智能问数之意图识别智能体动态提示词设计
21-2424 智能问数之SQL生成智能体设计与代码落地
21-2525 智能问数之SQL校验智能体设计与代码落地
21-2626 智能问数之SQL并行校验智能体设计与代码落地
21-2727 智能问数之SQL执行智能体设计与代码落地
21-2828 智能问数之图表生成智能体设计与代码落地
21-2929 智能问数之错误恢复智能体设计与代码落地
21-3030 智能问数之人机交互逻辑设计
21-3131 项目总结之Text2SQL准确率问题
