AI Agent+MCP从0到1打造商业级编程智能体

LangChain & LangGraph + MCP +千问3 / Claude4,打造编程智能“黑科技”

未完结:每周更新
|
难度:中级
|
时长:共 30 小时
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  • 掌握编程Agent开发全流程
  • 学会集成MCP服务方法技巧
  • 具备独立搭建MCP服务能力
  • 提升Agent复杂工具开发技能
  • 掌握多Agent协作开发技能
  • 强化Agent全面架构设计思维
试看本节课 15:05
试看本节课 10:36
试看本节课 10:44
1-1 导学:什么是AI Agent,如何更好地学习AI Agent?
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)
4-7 大模型调用自定义工具全流程开发

课程预览

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本课程将手把手带你开发一个AI编程智能体。内容覆盖 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(如浏览器控制、终端自动化、文档编写工具),并融入 Cursor、通义灵码等 AI 编程工具的实际应用,助力你拥有一款自己的AI编程智能体, 具备更强的AI Agent 开发核心竞争力,先人一步抢占 AI 自动化开发的技术高地。

本章介绍:

课程简介

第1章 课程简介
2 节|30分钟
展开
  • 视频:
    1-1 导学:什么是AI Agent,如何更好地学习AI Agent?
    试看
    15:05
  • 视频:
    1-2 2025年6月9日-15日课程答疑和指导
    14:49

本章介绍:

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。

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
7 节|42分钟
收起
  • 视频:
    2-1 什么是智能体?常见的AI智能体能力展示
    05:14
  • 视频:
    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)
    试看
    10:36
  • 视频:
    2-3 智能体的核心特性:自主性、适应性、交互性
    03:44
  • 视频:
    2-4 智能体和大模型的区别
    06:03
  • 视频:
    2-5 智能体5级分层及商业应用
    06:05
  • 视频:
    2-6 智能体技术架构讲解——Langgraph+LLM+Tools+MCP+RAG
    05:30
  • 视频:
    2-7 本章知识总结和回顾
    04:38

本章介绍:

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。

第3章 AI智能体开发之大模型调用 (AI Agent的 大模型能力)
9 节|46分钟
收起
  • 视频:
    3-1 python多版本管理工具anaconda使用方法
    06:20
  • 视频:
    3-2 python项目管理工具uv安装和应用
    05:30
  • 视频:
    3-3 智能体开发流程&Ollama本地大模型部署
    05:53
  • 视频:
    3-4 使用langchain-ollama库调用本地大模型
    06:37
  • 视频:
    3-5 ollama大模型的流式调用
    02:05
  • 视频:
    3-6 阿里云百炼平台大模型调用
    05:56
  • 视频:
    3-7 百炼平台推理大模型调用
    04:48
  • 视频:
    3-8 LangChain框架基本特性和概念介绍
    05:18
  • 视频:
    3-9 本章重点内容回顾和复习
    02:49

本章介绍:

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。

第4章 AI智能体开发之LangChain大模型工具开发 (Agent工具能力)
9 节|54分钟
展开
  • 视频:
    4-1 langchain_openai实例化qwen大模型+pydantic SecretStr加密api_key
    06:20
  • 视频:
    4-2 提示词模板之文本提示词PromptTemplate
    05:40
  • 视频:
    4-3 对话提示词模板ChatPromptTemplate用法
    05:27
  • 视频:
    4-4 ChatPromptTemplate+ChatMessagePromptTemplate联合实现对提示词+消息体的抽象和复用
    03:12
  • 视频:
    4-5 FewShotPromptTemplate通过提示词实现大模型少样本学习
    06:18
  • 视频:
    4-6 提示词模板对比及场景分析+链式调用大模型
    05:26
  • 视频:
    4-7 大模型调用自定义工具全流程开发
    试看
    10:44
  • 视频:
    4-8 tool装饰器注册工具+args_schema精确控制工具入参
    05:18
  • 视频:
    4-9 本章重点内容回顾和复习
    05:09

本章介绍:

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。

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)
8 节|61分钟
展开
  • 视频:
    5-1 使用langchain.agents库快速完成智能体创建和调用
    09:40
  • 视频:
    5-2 应用JsonOutputParser规范智能体返回值
    12:29
  • 视频:
    5-3 PythonPerl基本用法介绍
    05:30
  • 视频:
    5-4 利用PythonPerlTool自动编写企业官网
    11:59
  • 视频:
    5-5 智能体企业官网提示词修改和优化
    04:55
  • 视频:
    5-6 langchain基础解析器讲解——精准控制大模型响应结果
    07:07
  • 视频:
    5-7 langchain DateOutputParser实现将自然语言转为日期格式
    03:54
  • 视频:
    5-8 本章重点内容回顾和复习
    04:56

本章介绍:

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。

第6章 AI智能体开发之深入MCP协议(AI Agent 的外部工具能力)
7 节|67分钟
展开
  • 视频:
    6-1 本章内容概览——走近MCP
    03:50
  • 视频:
    6-2 高德MCP服务接入原理讲解
    05:22
  • 视频:
    6-3 使用langchain_mcp_adatpers创建高德MCP客户端
    08:57
  • 视频:
    6-4 结合高德MCP使智能体具备位置服务能力
    11:53
  • 视频:
    6-5 基于高德MCP的复杂路径规划+可视化展示
    14:42
  • 视频:
    6-6 MCP通讯协议之stdio——实现本地MCP服务端+客户端
    17:14
  • 视频:
    6-7 本章重点内容回顾和复习
    05:02

本章介绍:

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。

第7章 AI智能体开发之Cursor+MCP接入(AI Agent 的智能化工具)
持续更新

本章介绍:

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。

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)
持续更新

本章介绍:

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。

第9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)
持续更新

本章介绍:

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”。

第10章 AI编程智能体开发之知识库开发(AI Agent的知识学习能力)
持续更新

本章介绍:

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。

第11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)
持续更新

本章介绍:

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。

第12章 Al编程智能体开发之LangGraph多智能体架构(Ai Agent的架构能力)
持续更新

本章介绍:

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。

第13章 AI编程智能体开发之Memory+DB工具集成(记忆能力+数据库操控能力)
持续更新

本章介绍:

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。

第14章 Al编程智能体开发之实现代码阅读+理解+分析能力 (编程理解能力)
持续更新

本章介绍:

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

第15章 AI编程智能体开发之实现代码辅助开发能力(AI Agent的辅助编程能力)
持续更新

本章介绍:

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。

第16章 智能体实际项目中落地:小慕书城前端页面自动化开发(前端项目实战)
持续更新

本章介绍:

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。

第17章 智能体实际项目中落地:小慕书城后端API与数据库自动化开发(后端项目实战)
持续更新

本章介绍:

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。

第18章 课程总结与技术整合展望
持续更新
每周更新直至完结
适合人群
软件开发人员
算法工程师
前端开发工程师
后端开发工程师
准备进入计算机行业的人
技术储备
了解Python(可选)
了解Node(可选)
有大模型使用经验(必须)
环境参数
Node 20+
Python 3
Sam
AI架构师, 已有46635个学生
不为别的,只为提升面试通过率
尽管课程时间很长,
但没关系,我们有老师的陪伴,
还有同学之间互相鼓励,彼此帮助,
完成学习后,还能获得慕课网官方认证的证书。
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