全部试看小节
本章将带你全面认识Agent的概念、能力与发展前景。从真实案例出发，讲清Agent能做什么、为什么重要，以及如何一步步入门和成长。无论零基础小白，还是希望转型的程序员，都能在这里找到清晰的技术路径和职业方向，为AI开发之路打下坚实基础。...
本章首先介绍单Agent在落地中的常见问题与不足，并据此引入了多Agent系统(MAS)，同时深入思考多Agent协作的价值与开发遇到的挑战。随后，讲解市面上热门的几款多Agent产品or框架（Manus、MGX等），分享多Agent产品的设计架构设计思路，同时拆解Agent的核心概念，并初步了解ReACT的基本原理与快速上手，最后展示了本课程开发...
本章主要是学习开发多Agent协作系统的前置技术，涵盖了uv工具管理Python包、DeepSeek两种模型、多模态GPT模型、OpenAI Python SDK、流式事件、工具调用、COT思维链、FastAPI、多Agent协作系统项目初始化与API文档撰写等。
本章主要学习MoocManus整个项目产品的目录结构约定、Python异步编程、FastAPI基础使用、DDD领域驱动设计以及COT思维链相关的使用技巧，完成项目的初始化。
本章主要学习在整个项目中数据库的连接、redis缓存配置、腾讯云cos对象存储连接、迁移文件的创建、API统一响应接口的设计、项目日志的设计，是整个项目的通用模块。
本章主要学习MCP协议的相关内容，涵盖MCP主机、MCP客户端的使用、MCP服务器集成、MCP通讯方式、MCP如何简化LLM工具对接、三方MCP服务的集成与对接，以便让AI拥有与外部环境交互的能力。
本章主要学习Agent的后台运行架构设计思路与LLM可视化配置提供商的相关技巧，并且掌握使用Redis作为消息队列实现Agent事件的异步传递、异步读取，为Agent长时间执行奠定开发基础。
本章主要学习规划Agent、执行Agent的设计，了解基于后台运行的Agent的交互方式、Agent事件、两款Agent的Prompt编写、常见的JSON修复技巧，同时完成MoocManus项目中应用的增删改查+基础任务对话API接口。
本章主要学习并完成在MoocManus项目中集成工具，涵盖：工具统一结果封装、MCP工具集成、工具事件封装，让执行Agent拥有调用工具并感知外部环境的能力，并集成一些常见的内置工具，例如：bing/百度搜索、Jina.ai搜索、MCP工具等。...
本章主要学习LLM自动化核心——Browser Use/Playwright框架的使用技巧并进行封装，以实现让LLM访问本地浏览器，并实时进行可视化操作的思路与功能，例如：自行访问网站并输入账号密码、自动打开某个网站查询某些信息or下载等。...
本章主要学习如何使用Docker编排一个环境隔离的沙箱环境，并在沙箱中预设对应的环境，例如：Python、Node.js、内置浏览器、常见shell命令、文件增删改查等。
本章主要学习使用FastAPI将沙箱暴露为对应的API，并支持通过API操作沙箱增删改查文件、shell命令运行与结果浏览、websocket连接沙箱浏览器、沙箱的创建与销毁等，掌握沙箱与Agent联动的技巧。
本章主要学习A2A协议的相关内容，这是一个多Agent之间相互通信的规范，利用规范可以在本地/网络/分布式网络上快速查找对应的Agent并调用，以实现分布式Agents之间的协作。
本章主要学习并完成在MoocManus项目中集成A2A，并将Agent作为工具绑定到执行Agent上，从而实现Agent调度+远程调用Agent的功能，让MoocManus成为一个可快速拆卸的多Agent智能体。
本章主要学习在Agent开发中上下文优化的问题，涵盖Prompt的编写、记忆的压缩、上下文腐化、长工具内容的优化、文件系统代替消息列表等技巧，以提升Agent执行的准确率、响应速度，降低Token的消耗。
本章主要学习Next.js开发基础，并完成MoocManus前端UI界面的设计、组件的开发、样式的编写、TailwindCSS接入等功能，通过该章节，能了解Agent中最常见的前端框架的相关使用技巧。
本章主要涉及并完成多Agent项目的后端API开发，涵盖多Agent协作ImoocManus产品的API设计与开发、SQLite轻量级数据库的引入、FastAPI框架的使用、MCP/A2A协议与项目的集成等，该章节为完成整个全栈产品后端API的开发与对接。
本章主要学习编写Dockerfile+Docker Compose文件，实现将项目一键部署，涵盖后端FastAPI、前端Next.js、Redis、Postgres、沙箱、沙箱API服务等，通过这张可以掌握将Agent打包、测试、部署的全流程。
在本章节中，我们通过一个思维导图的方式详细梳理了整个课程的知识点细节，并针对多Agent协作产品给出课程的扩展，例如使用MoocManus自我迭代为多语言扩展。最后我们针对AI岗位面试给出了一些建议。
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泽辉呀
全栈工程师
从业两年，在深圳某互联网公司担任技术总监，做过竞拍、在线教育等多种类型软件，现已离职，目前正在区块链领域创业（坐标广州）。熟悉前端（H5、Vuejs、webpack）、后端（node、PHP、MySQL）及区块链应用开发（以太坊DApp和EOS DApp开发）。
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