本课程专为培养企业紧缺、可落地多Agent工程体系的AI全栈人才打造，围绕Agent工程化与AI编程新范式展开，助你攻克LangGraph、MCP、Harness Engineering、私有化部署、智能体评估等Agent核心技术，并驾驭Cursor、Claude Code等主流AI编程工具。课程贯穿5大商业级项目，带你亲历从需求拆解到上线交付的完整链路，一站式打造“可面试、可商用”的双重技术资产，最终完成从只会“调API”到轻松“交付商业产品”的能力跃迁。
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├── 第1章 大模型 Agent 开发基础/
│ ├── [183M] 1-1课程介绍
│ ├── [121M] 1-2DeepSeek模型是如何打造出来的？
│ ├── [252M] 1-3大模型预训练流程解读
│ ├── [159M] 1-4大模型微调流程解读
│ ├── [170M] 1-5大模型强化学习流程解读
│ ├── [273M] 1-6AI顶级大模型特性解读
│ ├── [110M] 1-7大模型API应用实践(1)
│ ├── [257M] 1-8大模型API应用实践(2)
│ ├── [295M] 1-9大模型API应用实践(3)
│ ├── [339M] 1-10大模型API应用实践(4)
│ ├── [ 94M] 1-11FunctionCalling应用实践(1)
│ ├── [431M] 1-12FunctionCalling应用实践(2)
│ ├── [188M] 1-13FunctionCalling应用实践(3)
│ ├── [265M] 1-14FunctionCalling应用实践(4)
│ ├── [210M] 1-15大模型应用产业落地发展趋势
│ ├── [100M] 1-16AIAgent的本质原理
│ ├── [ 84M] 1-17AIAgent流程工作方式总结
│ ├── [113M] 1-18手写ReActAgent之提示词设计
│ ├── [200M] 1-19手写ReActAgent之工具定义
│ ├── [227M] 1-20手写ReActAgent之代码设计和逻辑验证
│ ├── [145M] 1-21ReActAgent智能客服之提示词设计
│ ├── [ 56M] 1-22ReActAgent智能客服之代码设计
│ └── [ 44M] 1-23ReActAgent智能客服之云服务器测试
├── 第2章 大模型私有化部署方案(上)/
│ ├── [213M] 2-1企业大模型私有化部署方案选型
│ ├── [109M] 2-2Ollama工具介绍与部署
│ ├── [115M] 2-3Ollama核心参数配置
│ ├── [ 48M] 2-4Ollama模型实现GPU负载均衡
│ ├── [106M] 2-5基于Ollama部署的模型API实践
│ ├── [140M] 2-6企业级vLLM推理框架优势
│ ├── [ 94M] 2-7企业级vLLM推理框架安装部署
│ ├── [193M] 2-8企业级vLLM推理框架离线推理核心参数
│ ├── [ 66M] 2-9企业级vLLM推理框架离线推理开发参数
│ ├── [151M] 2-10企业级vLLM推理框架在线推理核心参数
│ ├── [ 29M] 2-11企业级vLLM推理框架在线推理开发参数
│ ├── [111M] 2-12企业级vLLM推理框架在线推理生产实践(上)
│ ├── [149M] 2-13企业级vLLM推理框架在线推理生产实践(中)
│ ├── [148M] 2-14企业级vLLM推理框架在线推理生产实践(下)
│ └── [ 64M] 2-15企业级vLLM推理框架推理类模型支持
├── 第3章 大模型私有化部署方案(下)/
│ ├── [ 75M] 3-1多机多卡部署之技术方案设计
│ ├── [ 60M] 3-2多机多卡部署之主机规划
│ ├── [ 51M] 3-3多机多卡部署之多机免密
│ ├── [ 37M] 3-4多机多卡部署之conda环境安装
│ ├── [ 51M] 3-5多机多卡部署之开源模型下载
│ ├── [ 31M] 3-6多机多卡部署之同步虚拟环境
│ ├── [ 48M] 3-7多机多卡部署之创建共享目录
│ ├── [ 35M] 3-8多机多卡部署之pdsh工具安装
│ ├── [ 25M] 3-9多机多卡部署之设置hosts地址
│ ├── [ 18M] 3-10多机多卡部署之Ray集群启动
│ └── [ 68M] 3-11多机多卡部署之模型分布式推理测试
├── 第4章 LangChain 应用开发快速实践/
│ ├── [192M] 4-1LangChain开发基础之生态介绍（上）
│ ├── [274M] 4-2LangChain开发基础之生态介绍（下）
│ ├── [224M] 4-3LangChain开发基础之接入大模型
│ ├── [168M] 4-4LangChain开发基础之构建最简单的Chain
│ ├── [105M] 4-5LangChain开发基础之构建复杂Chain
│ ├── [ 89M] 4-6LangChain开发基础之构建复合Chain
│ ├── [102M] 4-7LangChain开发基础之LCEL语言
│ ├── [105M] 4-8LangChain开发基础之智能问答系统案例实践
│ ├── [ 95M] 4-9LangChain智能体Agent之FunctionCall流程回顾
│ ├── [156M] 4-10LangChain智能体Agent之Agent智能体构建
│ ├── [ 90M] 4-11LangChain智能体Agent之多工具并联串联调用
│ ├── [ 94M] 4-12LangChain智能体Agent之浏览器机器人
│ ├── [ 95M] 4-13LangChain大模型协议MCP之MCP原理
│ ├── [207M] 4-14LangChain大模型协议MCP之MCP快速入门
│ ├── [ 88M] 4-15LangChain大模型协议MCP之智能天气系统案例实践
│ ├── [129M] 4-16LangChain知识库RAG之RAG流程回顾
│ └── [267M] 4-17LangChain知识库RAG之本地知识库综合案例实践
├── 第5章 深入浅出 LangGraph(上)/
│ ├── [155M] 5-1LangGraph基础之Agent开发基础
│ ├── [157M] 5-2LangGraph基础之Agent开发框架选型
│ ├── [ 97M] 5-3LangGraph基础之如何学习一个Agent智能体框架？
│ ├── [261M] 5-4LangGraph基础之LangChain和LangGraph的本质区别
│ ├── [120M] 5-5LangGraph基础之LangGraph结构-Graph类设计
│ ├── [137M] 5-6LangGraph基础之LangGraph结构-GraphState类设计
│ ├── [ 87M] 5-7LangGraph基础之LangGraph结构-Nodes和Edges类设计
│ └── [138M] 5-8LangGraph基础之LangGraph快速入门案例实践
├── 第6章 深入浅出 LangGraph(中)/
│ ├── [ 98M] 6-1LangGraph进阶之State核心-State状态模式
│ ├── [ 68M] 6-2LangGraph进阶之State核心-Graph可视化
│ ├── [150M] 6-3LangGraph进阶之State核心-Reducer函数机制
│ ├── [106M] 6-4LangGraph进阶之State核心-基于State构建消息传递机制
│ ├── [180M] 6-5LangGraph进阶之State核心-MessageGraph实践
│ ├── [ 64M] 6-6LangGraph进阶之State核心-LangSmith监控神器
│ ├── [ 99M] 6-7LangGraph进阶之State核心-LangGraph与LangSmith整合
│ ├── [143M] 6-8LangGraph进阶之单代理-RouterAgent-LangGraph四大代理
│ ├── [ 84M] 6-9LangGraph进阶之单代理-RouterAgent-逻辑初探
│ ├── [ 41M] 6-10LangGraph进阶之单代理-RouterAgent-应用程序构建
│ ├── [115M] 6-11LangGraph进阶之单代理-RouterAgent-结构化输出-提示词工程
│ ├── [127M] 6-12LangGraph进阶之单代理-RouterAgent-结构化输出-基于内置工具
│ ├── [238M] 6-13LangGraph进阶之单代理-RouterAgent-基于结构化输出构建Route
│ ├── [206M] 6-14LangGraph进阶之单代理-ToolCallingAgent-核心原理
│ ├── [137M] 6-15LangGraph进阶之单代理-ToolCallingAgent-完整案例演示
│ ├── [142M] 6-16LangGraph进阶之单代理-ToolCallingAgent-手动构建Tool
│ ├── [150M] 6-17LangGraph进阶之单代理-ReActAgent-运行流程回顾
│ ├── [165M] 6-18LangGraph进阶之单代理-ReActAgent-LangChain实现方式
│ ├── [ 52M] 6-19LangGraph进阶之单代理-ReActAgent-LangGraph实现方式
│ ├── [101M] 6-20LangGraph进阶之单代理-ReActAgent-实操-工具准备(1)
│ ├── [ 87M] 6-21LangGraph进阶之单代理-ReActAgent-实操-原理剖析(2)
│ ├── [184M] 6-22LangGraph进阶之单代理-ReActAgent-实操-效果测试(3)
│ ├── [143M] 6-23LangGraph进阶之事件任务-流输出模式
│ ├── [214M] 6-24LangGraph进阶之事件任务-流输出模式测试
│ ├── [149M] 6-25LangGraph进阶之事件任务-事件流应用
│ ├── [217M] 6-26LangGraph进阶之长短期记忆-目前应用程序存在的问题？
│ ├── [ 91M] 6-27LangGraph进阶之长短期记忆-长短期记忆的区别
│ ├── [210M] 6-28LangGraph进阶之长短期记忆-短期记忆实现原理
│ ├── [222M] 6-29LangGraph进阶之长短期记忆-基于MemorySaver实现短期记忆
│ ├── [127M] 6-30LangGraph进阶之长短期记忆-基于SqliteSaver实现短期记忆
│ ├── [182M] 6-31LangGraph进阶之长短期记忆-实现带有记忆的智能天气助手
│ ├── [170M] 6-32LangGraph进阶之长短期记忆-基于Store实现长期记忆
│ ├── [ 68M] 6-33LangGraph进阶之人机交互-Agent中为什么需要人机交互？
│ ├── [107M] 6-34LangGraph进阶之人机交互-LangGraph的人机交互实现原理
│ ├── [308M] 6-35LangGraph进阶之人机交互-Graph中添加断点实践
│ ├── [171M] 6-36LangGraph进阶之人机交互-Graph中添加动态断点实践
│ ├── [138M] 6-37LangGraph进阶之人机交互-Graph中添加动态断点代码编写
│ └── [290M] 6-38LangGraph进阶之人机交互-Graph中添加动态断点测试
├── 第7章 深入浅出 LangGraph(下)/
│ ├── [ 96M] 7-1LangGraph实战之多代理-OpenAI定义的5个AI阶段
│ ├── [139M] 7-2LangGraph实战之多代理-单代理架构缺陷
│ ├── [ 71M] 7-3LangGraph实战之多代理-MultiAgent架构类型
│ ├── [176M] 7-4LangGraph实战之多代理-父子图之间的消息传递(上)
│ ├── [124M] 7-5LangGraph实战之多代理-父子图之间的消息传递(下)
│ ├── [192M] 7-6LangGraph实战之多代理-Network多代理需求分析
│ ├── [266M] 7-7LangGraph实战之多代理-Network多代理代码编写
│ ├── [ 83M] 7-8LangGraph实战之多代理-Network多代理功能测试
│ ├── [119M] 7-9LangGraph实战之多代理-MagenticOne原理剖析
│ ├── [201M] 7-10LangGraph实战之多代理-Supervisor原理剖析与代码实践
│ ├── [164M] 7-11LangGraph实战之多代理-基于Supervisor架构实现多代理系统
│ ├── [ 72M] 7-12LangGraph实战之多代理-MultiAgent混合知识库-GraphRAG
│ ├── [112M] 7-13LangGraph实战之多代理-MultiAgent混合知识库-Neo4j入库
│ ├── [108M] 7-14LangGraph实战之多代理-MultiAgent混合知识库-数据库效果测试
│ ├── [230M] 7-15LangGraph实战之多代理-MultiAgent混合知识库-向量数据库入库
│ ├── [ 46M] 7-16LangGraph实战之多代理-MultiAgent混合知识库-最终效果验证
│ └── [ 48M] 7-17LangGraph课程总结
├── 第8章 Agent MCP 深度剖析(上)/
│ ├── [ 59M] 8-1MCP实践之Agent的原理剖析
│ ├── [ 81M] 8-2MCP实践之FunctionCall缺点分析
│ ├── [ 23M] 8-3MCP实践之MCP的本质是什么？
│ ├── [ 60M] 8-4MCP实践之MCP的环境构建
│ ├── [ 34M] 8-5MCP实践之MCP的简易Client构建
│ ├── [ 78M] 8-6MCP实践之MCP的Client接入大模型
│ ├── [ 95M] 8-7MCP实践之MCP的Server端构建
│ ├── [ 98M] 8-8MCP实践之基于MCP的Client和Server通信
│ ├── [ 67M] 8-9MCP实践之Server端Debug工具实践
│ ├── [ 45M] 8-10MCP实践之MCPServer推荐
│ ├── [ 14M] 8-11MCP复杂智能体之引出复杂智能体难点
│ ├── [216M] 8-12MCP复杂智能体之FunctionCall流程回顾
│ ├── [ 72M] 8-13MCP复杂智能体之实现FunctionCall的并行调用
│ ├── [ 87M] 8-14MCP复杂智能体之实现FunctionCall的串行调用
│ ├── [ 43M] 8-15MCP复杂智能体之基础依赖准备
│ ├── [ 61M] 8-16MCP复杂智能体之数据库准备和数据准备
│ ├── [ 40M] 8-17MCP复杂智能体之开发SQL_server服务
│ ├── [ 29M] 8-18MCP复杂智能体之开发Python_server服务
│ ├── [124M] 8-19MCP复杂智能体之MCP客户端开发
│ └── [ 77M] 8-20MCP复杂智能体之效果验证
├── 第9章 Agent MCP 深度剖析(下)/
│ ├── [ 86M] 9-1MCP全流程开发之MCP全流程总结
│ ├── [118M] 9-2MCP全流程开发之MCP服务器开发
│ ├── [135M] 9-3MCP全流程开发之MCP服务器测试
│ ├── [110M] 9-4MCP全流程开发之MCP服务器代码打包
│ ├── [104M] 9-5MCP全流程开发之MCP服务器离线部署
│ ├── [ 49M] 9-6MCP全流程开发之MCP服务器在线部署
│ ├── [ 33M] 9-7MCP全流程开发之MCP本地客户端部署
│ ├── [ 40M] 9-8MCP全流程开发之本地客户端接入MCP服务器
│ ├── [ 57M] 9-9MCP通信协议
│ ├── [ 73M] 9-10基于SSE传输的MCP服务器构建
│ ├── [ 94M] 9-11基于SSE传输的MCP服务器测试
│ ├── [ 44M] 9-12基于SSE传输的MCP服务器发布
│ ├── [ 57M] 9-13基于SSE传输的MCP服务器应用
│ ├── [ 63M] 9-14MCPHTTP消息传输方式
│ ├── [123M] 9-15基于HTTP的MCP服务器创建
│ ├── [ 54M] 9-16基于HTTP的MCP服务器测试
│ ├── [ 21M] 9-17基于HTTP的MCP服务器应用
│ ├── [ 77M] 9-18MCP应用之热门工具推荐
│ ├── [ 41M] 9-19MCP应用之CherryStudio安装部署
│ ├── [ 34M] 9-20MCP应用之基于CherryStudio构建文件管理系统
│ ├── [ 28M] 9-21MCP应用之基于CherryStudio构建爬虫智能体
│ ├── [ 43M] 9-22MCP应用之阿里百炼平台配置
│ ├── [ 36M] 9-23MCP应用之基于阿里百炼构建智能旅游助手
│ ├── [ 31M] 9-24MCP应用之Dify平台配置
│ ├── [ 99M] 9-25MCP应用之自研MCP服务器
│ └── [ 29M] 9-26MCP应用之基于Dify接入自研MCP服务器
└── 第10章 SKills 从入门到精通/
├── [118M] 10-1基础之什么是AgentSkills？
├── [ 67M] 10-2基础之Skills的本质是什么？
├── [105M] 10-3基础之Skills文件结构初探？
├── [ 87M] 10-4基础之Skills如何运行？
├── [ 75M] 10-5基础之Skills内部结构
├── [ 95M] 10-6基础之Skills生态
├── [338M] 10-7基础之基于原生API实现SKills完整逻辑
├── [ 36M] 10-8基础之Skills设计反事实对比
├── [116M] 10-9基础之MCP与SKills的本质区别
├── [284M] 10-10进阶之构建具备Skills调用能力的Agent
├── [ 84M] 10-11进阶之Skills反面案例1
├── [ 42M] 10-12进阶之Skills反面案例2
├── [ 70M] 10-13进阶之Skills反面案例3
├── [100M] 10-14进阶之Skills设计原则1
├── [ 64M] 10-15进阶之Skills设计原则2
└── [111M] 10-16进阶之Skills设计原则3
└── 代码/
