价格: 69 学币

分类: AIGC

发布时间: 2025-06-26 10:11:41

最近更新: 2025-08-18 12:19:27

资源类型: SVIP

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课程介绍

LangChain+ LangGraph+MCP+大模型,打造编程智能体视频教程,由优库it资源网整理发布。本课程手把手带你开发专属AI编程智能体,涵盖MCP服务搭建、LangChain核心组件实操、Multi-Agent架构设计及私有化工具集成(浏览器控制、终端自动化、文档编写工具)。深入融合Cursor、通义灵码等AI编程利器的实际应用,助你打造强大AI Agent,掌握核心竞争力,抢占AI自动化开发技术制高点。

资源目录

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├── 第1章 课程简介/
│   ├── [ 91M]  1-1导学:什么是AIAgent,如何更好地学习AIAgent?
│   └── [199M]  1-2【课程答疑和指导】2025.6.9-6.15
├── 第2章 智能体必学必会的那些事一AI智能体的基础概念和技术架构/
│   ├── [ 69M]  2-1什么是智能体?常见的AI智能体能力展示
│   ├── [150M]  2-2主流智能体产品介绍和效果对比(DeepResearch、Manus、GLM沉思、通义千问)
│   ├── [ 44M]  2-3智能体的核心特性:自主性、适应性、交互性
│   ├── [ 53M]  2-4智能体和大模型的区别
│   ├── [ 46M]  2-5智能体5级分层及商业应用
│   ├── [ 14M]  2-6智能体技术架构讲解——Langgraph+LLM+Tools+MCP+RAG
│   └── [ 40M]  2-7本章知识总结和回顾
├── 第3章 AI智能体开发之大模型调用 (AI Agent的 大模型能力)/
│   ├── [ 56M]  3-1python多版本管理工具anaconda使用方法
│   ├── [ 66M]  3-2python项目管理工具uv安装和应用
│   ├── [ 33M]  3-3智能体开发流程&Ollama本地大模型部署
│   ├── [ 70M]  3-4使用langchain-ollama库调用本地大模型
│   ├── [ 23M]  3-5ollama大模型的流式调用
│   ├── [ 56M]  3-6阿里云百炼平台大模型调用
│   ├── [ 63M]  3-7百炼平台推理大模型调用
│   ├── [ 52M]  3-8LangChain框架基本特性和概念介绍
│   └── [ 27M]  3-9本章重点内容回顾和复习
├── 第4章 AI智能体开发之LangChain大模型工具开发 (Agent工具能力)/
│   ├── [ 51M]  4-1langchain_openai实例化qwen大模型+pydanticSecretStr加密api_key
│   ├── [ 35M]  4-2提示词模板之文本提示词PromptTemplate
│   ├── [ 50M]  4-3对话提示词模板ChatPromptTemplate用法
│   ├── [ 29M]  4-4ChatPromptTemplate+ChatMessagePromptTemplate联合实现对提示词+消息体的抽象和复用
│   ├── [ 55M]  4-5FewShotPromptTemplate通过提示词实现大模型少样本学习
│   ├── [ 45M]  4-6提示词模板对比及场景分析+链式调用大模型
│   ├── [ 84M]  4-7大模型调用自定义工具全流程开发
│   ├── [ 45M]  4-8tool装饰器注册工具+args_schema精确控制工具入参
│   └── [ 52M]  4-9本章重点内容回顾和复习
├── 第5章 AI智能体开发之内置工具调用+返回体控制能力(Agent的智能体整合能力)/
│   ├── [ 70M]  5-1使用langchain.agents库快速完成智能体创建和调用
│   ├── [112M]  5-2应用JsonOutputParser规范智能体返回值
│   ├── [ 62M]  5-3PythonPerl基本用法介绍
│   ├── [ 98M]  5-4利用PythonPerlTool自动编写企业官网
│   ├── [ 53M]  5-5智能体企业官网提示词修改和优化
│   ├── [ 68M]  5-6langchain基础解析器讲解——精准控制大模型响应结果
│   ├── [ 43M]  5-7langchainDateOutputParser实现将自然语言转为日期格式
│   └── [ 46M]  5-8本章重点内容回顾和复习
└── 第6章 AI智能体开发之深入MCP协议(AI Agent 的外部工具能力)/
    ├── [ 32M]  6-1本章内容概览——走近MCP
    ├── [101M]  6-2彻底搞懂MCP的原理和发展现状
    ├── [ 52M]  6-3高德MCP服务接入原理讲解
    ├── [ 77M]  6-4使用langchain_mcp_adatpers创建高德MCP客户端
    ├── [172M]  6-5结合高德MCP使智能体具备位置服务能力
    ├── [180M]  6-6基于高德MCP的复杂路径规划+可视化展示
    ├── [149M]  6-7MCP通讯协议之stdio——实现本地MCP服务端+客户端
    └── [ 62M]  6-8本章重点内容回顾和复习
├──  第7章 AI智能体开发之Cursor+MCP接入(AI Agent 的智能化工具)/
│   ├── [ 92M]  7-1本章内容概览+Node环境搭建
│   ├── [ 82M]  7-2LangChain+MCP读取Playwright工具
│   ├── [ 77M]  7-3LangGraph+create_react_agent创建智能体运行Playwright工具
│   ├── [135M]  7-4Playwright工具执行流程分析+日志结构化输出
│   ├── [ 58M]  7-5Cursor下载、安装并接入PlaywrightMCP服务
│   ├── [ 73M]  7-6Cursor+高德MCP服务制定旅行计划
│   ├── [ 69M]  7-7Cursor+GithubMCP服务集成
│   ├── [252M]  7-8小项目:Cursor+GithubMCP二次开发vue-element-admin项目
│   ├── [ 64M]  7-9LangGraphagent接入GithubMCP服务
│   └── [ 33M]  7-10本章重点内容回顾和复习
├──  第8章 AI编程智能体项目规划+多轮对话能力实现(AI Agent的多轮对话能力)/
│   ├── [134M]  8-1项目目标及整体架构设计
│   ├── [ 57M]  8-2多轮对话能力原理介绍
│   ├── [ 46M]  8-3多轮对话LCLE创建
│   ├── [ 32M]  8-4使用对话历史类ChatMessageHistory解决历史对话注入问题
│   ├── [ 30M]  8-5基于RunnableWithMessageHistory构建多轮对话Runnable实例
│   ├── [ 87M]  8-6多轮对话交互实现
│   ├── @优库it资源网ukoou.com
│   ├── [ 73M]  8-7使用FileChatMessageHistory实现会话持久化
│   ├── [ 94M]  8-8将agent集成到多轮对话
│   ├── [ 40M]  8-9LangChain核心组件Runnables介绍
│   ├── [121M]  8-10Runnables组件核心功能演示
│   └── [ 48M]  8-11本章重点内容回顾和复习
├──  第9章 AI编程智能体记忆能力实现(AI Agent的记忆能力)/
│   ├── [146M]  9-1本章内容概览+Agent内存记忆能力实现
│   ├── [ 82M]  9-2Windows&MacOSRedis环境搭建
│   ├── [109M]  9-3运用RedisSaver实现Agent会话持久化
│   ├── [102M]  9-4MongoDB环境搭建&MongoDB持久化实现
│   ├── [ 66M]  9-5文件持久化原理讲解+手写FileSaver实例化
│   ├── [190M]  9-6文件持久化FileSaver存储方法put实现
│   ├── [144M]  9-7文件持久化FileSaver恢复方法get_tuple实现
│   ├── [ 94M]  9-8基于FileSaver的agent多轮对话能力实现
│   ├── [106M]  9-9(加餐)使用Docker安装redis服务
│   ├── [ 59M]  9-10(加餐)使用Docker安装mongodb服务
│   ├── [ 44M]  9-11(加餐)mongosh命令行工具安装和使用
│   └── [ 63M]  9-12本章重点内容回顾和复习
├──  第10章 AI编程智能体开发之终端控制工具开发( AI Agent的终端控制能力)/
│   ├── [119M]  10-1本章内容概览+subprocessrun方法讲解
│   ├── [ 68M]  10-2subprocessPopen方法实战
│   ├── [194M]  10-3mcp工具封装+agent集成shellmcp工具
│   ├── [266M]  10-4智能体流失输出+输出结果视觉优化
│   ├── [ 56M]  10-5MacOS终端工具原理介绍+关闭终端工具开发
│   ├── [122M]  10-6终端新增工具开发
│   ├── [ 60M]  10-7实现向终端输入脚本命令+获取终端全部信息
│   ├── [125M]  10-8使用Cursor封装终端mcp工具
│   ├── [ 89M]  10-9windows利用psutil+pyautogui开发powershell控制工具
│   └── [ 37M]  10-10本章重点内容回顾和复习
├──  第11章 AI编程智能体开发之知识库开发(AI Agent的知识学习能力)/
│   ├── [270M]  11-1本章内容概览+利用提示词优化大模型指令遵循问题
│   ├── [ 59M]  11-2通过阿里云百炼完成知识库创建
│   ├── [255M]  11-3阿里云百炼SDK接入和知识库查询
│   ├── [163M]  11-4RAG知识查询方法封装+MCP工具集成
│   ├── [ 87M]  11-5RAGMCP工具集成
│   ├── [109M]  11-6通过知识库解决智能体创建Vue项目的方案问题
│   ├── [222M]  11-7开发Terminal发送按键工具解决命令行交互
│   ├── [ 76M]  11-8优化知识库内容解决智能体的任务规划问题
│   └── [ 31M]  11-9本章重点内容回顾和复习
├──  第12章 AI编程智能体开发之RAG自学习机制(AI Agent的自主学习能力)/
│   ├── [ 52M]  12-1本章内容概览+百炼SDK上传知识文件流程分析
│   ├── [102M]  12-2百炼SDK获取文件上传租约代码实现
│   ├── [ 92M]  12-3百炼SDK上传文件至数据中心代码实现
│   ├── [125M]  12-4添加数据中心文件至指定分类代码实现
│   ├── [104M]  12-5文件上传状态查询&上传文件代码封装
│   ├── [ 63M]  12-6创建百炼知识库API接入
│   ├── [ 65M]  12-7提交向量化任务并查询任务执行状态
│   ├── [ 92M]  12-8工作空间知识库查询+追加向量化任务API接入
│   ├── [158M]  12-9基于百炼知识库的自学习MCP工具封装
│   ├── [ 84M]  12-10【实战】智能体实现自总结+自学习+自沉淀知识能力
│   └── [ 51M]  12-11本章重点内容回顾和复习
└──  第13章 Al编程智能体开发之浏览器控制开发(AI Agent的浏览器控制能力)/
    ├── [ 84M]  13-1本章内容概览+selenium启动流程介绍
    ├── [ 90M]  13-2selenium常见属性和API介绍
    ├── [213M]  13-3基于selenium的baidu搜索工具开发
    ├── [236M]  13-4百度搜索工具翻页功能支持
    ├── [ 66M]  13-5(高能)使用selenium+chromedriver控制已经打开的Chrome浏览器
    ├── [ 66M]  13-6(划重点)Chrome浏览器多标签页控制技术
    ├── [114M]  13-7大模型结果瘦身之html移除无用标签
    ├── [ 62M]  13-8移除displaynone的标签+移除所有注释
    ├── [ 86M]  13-9移出无用属性使html瘦身5倍
    └── [120M]  13-10结合浏览器mcp工具重新优化编程智能体,准确高效解决搜索问题
└── 资料代码/