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本章将学习AI智能体的基础概念、核心特效、分层标准及技术架构,通过这些基础知识的学习让同学们对智能体建立基本认知和了解。
本章将学习如何调动AI智能体的大脑大语言模型,我们将使用LangChain框架,分别调用本地部署的Ollama大模型和阿里云百炼平台部署的通义千问大模型。
本章将学习如何利用AI智能体调用自定义工具,过程中我们还将应用LangChain的核心库prompts掌握构建文本提示词、对话提示词和少样本提示词,并借助LangChain的链式调用能力构建更复杂的智能体。
本章将学习如何利用智能体框架,整合之前学习的大模型调用和工具开发,构建一 个完整的智能体应用,并通过调用LangChain内置的PythonPeri工具实现AI开发企 业官网,过程中我们还将介绍如何通过LangChain的核心库output parsers解决返回体的格式化。
本章将学习智能体的通用协议MCP,介绍MCP的三种通讯方式stdio、sse和streamable-http,并结合高德SSE MCP服务进行复杂场景的落地应用。
本章将学习如何借助当下非常火爆的Cursor工具连接MCP服务,结合高德、 Github、 Playwright MCP快速完成复杂的智能体应用。并利用最新的Claude4大模型实现各种Github明星开源项目运行、重构和二次开发。
本章将学习编程智能体的项目规划,并讲解LangChain的核心库runnable,通过 runnable库实现多轮对话、对话持久化等能力。
本章将通过AppleScript实现终端的操控,如:终端打开命令输入、终端交互等, 同时也提供了LangChain内置工具ShellTool作为平替方案。
本章将介绍并实现智能体的RAG模式,通过连接阿里云百炼知识库和数据管理工具 解决大模型的知识检索、知识更新和学习问题,使智能体变得更加“聪明”。
本章将带同学们实现智能体对浏览器的控制,我们会讲解Selenium和智能体的结合 实现全新浏览器和已打开浏览器窗口的控制,已适配复杂的业务场景和逻辑。
本章将通过LangGraph实现复杂的智能体架构,并详细介绍六种智能体协同架构,为 实现复杂的智能体应用打下坚实的架构基础。
本章将在LangGraph架构的基础上使用Memory能力,实现智能体的持久化记忆和记忆 恢复,并借助DB工具,实现智能体对数据库的操控。
本章将综合运用之前学习到的知识和技能,通过RAG和多智能体协同的机制,实现 智能体对代码的阅读、理解和分析能力,增强大模型在特定项目需求中的适配度。
本章将结合各类智能体工具(终端工具、浏览器工具、DB工具)+LangGraph+RAG的方式实现AI辅助编程功能,增强智能体针对特定领域的代码能力,以满足业务开发的需要
本章通过智能体辅助结合MCP工具,实现知名开源项目的二次开发,完成小慕书城的管理端页面开发。
本章将使用智能体开发小慕书城的后台API,并通过智能体实现数据库表自动创建与数据写入、读取。
本章总结课程内容,探讨智能体在开发者工具中的未来方向与技术整合策略。
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