本课程融合LangChain、LangGraph、RAG、MCP、Skills、A2A、Vue3、FastAPI等多智能体前沿技术栈，从底座搭建到多智能体开发，再到协作架构与业务落地直至生产部署，打通通用性更强的多智能体开发闭环。同时，【学面通AI】多模态项目全程贯穿，综合提升技术实力，并让你收获一整套高效的AI学习与AI模拟面试系统。
六大阶段渐进式实战，全链路掌握多模态多智能体开发
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├── 阶段一：项目架构蓝图设计与多智能体系统规划/
│ └── 1-第1周 AI 智能体价值解码与项目蓝图绘制/
│ ├── 第1章 多智能体开发特训营--课程概述及学习安排/
│ │ ├── [ 60M] 1-1 【Harness&Hermes】多智能体开发特训营--课程导学
│ │ └── [ 52M] 1-2 课程内容详细介绍
│ ├── 第2章 学面通AI如何让学习&面试效率翻倍/
│ │ ├── [ 76M] 2-1 【学面通AI】多模态多智能体如何把学习效率狂拉 10+ 倍？
│ │ └── [ 49M] 2-2 【学面通AI】多模态多智能体如何把面试能力提升 10+ 倍？
│ └── 第3章 【学面通AI】多模态多智能体项目需求拆解/
│ ├── [ 55M] 3-1 从痛点出发，【学面通AI】项目功能需求分析
│ └── [ 44M] 3-2 将项目功能拆成「角色」与「协作流程」
└── 阶段二：Harness工程化底座：FastAPI+Vue3 全栈搭建/
├── 1-第2周 智能体核心原理与开发环境搭建/
│ └── 第1章 多模态多智能体前置基础串讲，了解Harness与Hermes/
│ ├── [164M] 1-1 什么是 AI大模型？大模型开发流程 · 核心原理 · 主流模型介绍
│ ├── [154M] 1-2 什么是智能体？什么是单智能体和多智能体？
│ ├── [ 62M] 1-3 智能体开发范式：低代码开发与编码开发分析
│ ├── [ 33M] 1-4 Harness是什么？它是如何驾驭智能体？
│ ├── [ 66M] 1-5 Hermes 是什么？与LangChain、LangGraph 的关系是怎样的？
│ ├── [184M] 1-6 Hermes Agent 能让智能体“越用越聪明”的成长型生态体系介绍
│ ├── [ 60M] 1-7 Hermes 全方位对比 OpenClaw：自主进化 vs 调度中控智能体
│ ├── [ 66M] 1-9 项目技术选型与项目架构分析
│ ├── [ 78M] 1-10 基础开发工具安装与 AI 编程入门
│ └── [ 60M] 1-11 结合Cursor编程优化开发工作流，构建高效开发工作流
├── 2-第3周 Python 基础编程实战速成/
│ └── 第1章 Python 快速入门，为【学面通AI】多智能体开发打好基础/
│ ├── [ 21M] 1-1 AI工具可以生成Python代码，为什么我还要学习Python语法？
│ ├── [ 79M] 1-2 学习Python的最短路线：了解 Python语言及学习路径
│ ├── [ 92M] 1-4 Python依赖与环境管理：虚拟环境、依赖安装与版本锁定
│ ├── [ 42M] 1-6 写出可复用的代码：函数封装、工具层组织最佳实践
│ ├── [142M] 1-7 文件处理基础：文件增、删、改、查与编码核心实战
│ ├── [112M] 1-8 Python 进阶语法重点：类型注解、推导式、装饰器、OOP 与 Pydantic 校验
│ ├── [163M] 1-9 统一文件解析器：一套代码搞定PDF、Word、图片、音频的多格式解析
│ └── [ 28M] 1-10 本章总结
├── 3-第4周 “学面通AI” 项目前端骨架搭建/
│ └── 第1章 【学面通AI】多智能体原型设计 + 前端骨架搭建/
│ ├── [ 28M] 1-1 项目开发前避免功能逻辑不清晰问题：将产品功能合理拆分
│ ├── [ 63M] 1-2 项目交互流程设计：学习&面试模式的用户操作路径梳理 + 流程图绘制
│ ├── [ 82M] 1-3 项目关键页面如何拆解？分析会话列表、对话区、语音面试、笔记的结构设计
│ ├── [167M] 1-4 快速落地高颜值 UI界面 MasterGo AI 工具介绍与使用方法
│ ├── 优~库it资源网ukoou点com整理发布
│ ├── [165M] 1-5 怎样快速绘制设计UI设计图？用 MasterGo AI 根据提示词快速产出页面
│ ├── [ 44M] 1-6 组件复用原则：通用组件vs业务组件如何划分？
│ ├── [169M] 1-7 Vue3.5 都需要掌握什么？必备组合式 API 、响应式、组件通信等介绍
│ ├── [153M] 1-8 Vite 前端工程初始化：项目目录结构设计 + 编码规范约定 + 工程配置实战
│ ├── [104M] 1-9 静态页面骨架搭建：路由配置 + 全局布局 + 占位组件 + Mock 数据渲染
│ └── [ 22M] 1-10 本章总结
└── 4-第5周 FastAPI 高性能智能体后端架构开发/
├── 第1章 基于FastAPI后端架构设计：解决代码职责不清问题/
│ ├── [ 77M] 1-1 如何用 Python 快速落地接口开发？FastAPI 核心实战精讲
│ ├── [126M] 1-2 FastAPI后端代码分层架构设计：路由校验业务数据库职责怎么划分？
│ ├── [102M] 1-3 统一错误处理让报错信息可读、可定位、可追溯
│ ├── [105M] 1-4 FastAPI数据库与迁移闭环：如何设计数据模型？迁移流程是怎样的？
│ ├── [135M] 1-5 配置与日志体系：如何对环境变量进行分层？敏感信息如何处理？
│ ├── [ 67M] 1-6 服务稳定性保障：健康检查接口实现 + 冒烟测试用例编写怎么做？
│ └── [ 42M] 1-7 本章总结
└── 第2章 登录鉴权与接口规范，保障学习数据与面试记录安全性及兼容性/
├── [ 26M] 2-1 如何保证学习数据与面试记录的安全和稳定可用？
├── [ 94M] 2-2 注册接口怎么写才安全？密码哈希与基础安全要点有哪些？
├── [116M] 2-3 JWT 鉴权全流程：Token 生成 + 刷新机制 + 过期处理
├── [122M] 2-4 前后端怎么对齐接口？登录鉴权接口联调实战
├── [152M] 2-5 文件上传规范类型：类型大小路径去重策略怎么定？
├── [ 15M] 2-6 接口如何升级不影响旧功能：如何实现版本管理与兼容策略？
├── [ 51M] 2-7 上线前接口性能优化：Redis 缓存在接口层的设计与实现？
├── [ 97M] 2-8 如何跑通 “AI 最小对话”：后端调用DeepSeek API 实现文本生成
└── [ 37M] 2-9 本章总结
├── 阶段三：自主进化智能体实战：Hermes+ Harness 工程管控/
│ ├── 1-第6周 智能体数据建模与前后端联调/
│ │ └── 第1章 数据建模与表结构设计，聊天记录、文件、语音完整存储方案/
│ │ ├── [ 25M] 1-1 聊天记录、文件、语音如何完整存储？
│ │ ├── [ 64M] 1-2 聊天数据建模会话、消息、引用关系的数据库表如何设计？
│ │ ├── [124M] 1-3 面试表如何设计？如何实现最终字幕表结构 + 时间戳对齐？
│ │ ├── [ 37M] 1-4 资源统一管理：如何对音频 文件 图片的存储规范与引用关系进行治理？
│ │ ├── [143M] 1-5 文件怎么存更可靠？本地与对象存储一致性如何保证？
│ │ ├── [ 81M] 1-6 文件数据完整性验收 如何编写可回显、可复盘的测试清单？
│ │ ├── [ 54M] 1-7 聊天记录回显：如何实现前端加载顺序设计？如何实现数据回显？
│ │ ├── [225M] 1-8 实现会话管理，对话信息和面试记录回显接口
│ │ ├── [116M] 1-9 前后端联调如何跑通会话管理+对话信息回显的完整功能？
│ │ └── [ 37M] 1-10 本章总结
│ └── 2-第7周 LangChain 智能体工程化落地/
│ └── 第1章 LangChain+Hermes 稳控 AI 执行/
│ ├── [149M] 1-1 如何解决面试题老跑偏？学习计划乱生成？
│ ├── [ 39M] 1-2 介绍 LLM 应用开发框架 LangChain，以及什么时候需要用它
│ ├── [301M] 1-3 LangChain 调用链路：模型、提示词、记忆、智能体各负责什么？
│ ├── [ 47M] 1-4 AI模型调用：如何配置模型参数并对参数进行调优？
│ ├── [104M] 1-5 实现一个 轻量版AI Agent，吃透 LangChain 5 大核心作用
│ ├── [133M] 1-6 实现一个 轻量版AI Agent，吃透 LangChain 5 大核心作用
│ ├── [ 49M] 1-7 AI 对话场景中 Markdown 渲染技术深度解析
│ ├── [137M] 1-8 AI 聊天场景中 Markdown 渲染技术深度解析(下)
│ └── [ 87M] 1-9 本章总结
└── 代码/
