AI Agent 应用工程
系统课程 · 主线 9 章 + 前置选修 · 建议 8–10 周
面向 AI Agent 应用工程师：按「能调 API → 能调工具 → 能查资料 → 能自主完成任务 → 能评测上线」设计。实战练习已嵌入各章，边学边做。
学习路线
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前置选修 → 认知与 API → 工具/MCP → RAG/记忆 → Agent 架构 → 框架实战 → 评测上线 → 项目实战 → Agent 工具实践如何学习
- 按章顺序学：第一章建立 Agent 心智模型，第二章跑通 API，再扩展工具与 RAG，第五～六章完成 Agent 系统与框架。
- 每章做实战：第二章流式 API、第三章 Function Calling、第四章会话与 RAG、第六章 LangGraph。
- 前置选修：
00-prereq中非 Python、需补概念或学习微调时按需查阅。 - 第九章：在能自建 Agent 后，配置 Cursor / Claude Code / Codex / Trae，把 Agent 用到日常开发。
课程目录
| 章 | 主题 | 课数 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 前置 | Python 基础 | 8 | Python、数学、NLP 史、训练概览、微调选修 |
| 第一章 | AI · ML · LLM | 4 | LLM 栈、Token、上下文、模型选型 |
| 第二章 | API 与本地部署 | 7+实战 | 流式、结构化输出、幻觉治理 + 实战 |
| 第三章 | Function Calling | 7+实战 | Function Calling、ReAct、MCP + 实战 |
| 第四章 | RAG 适用场景 | 8+实战 | 检索增强、向量库、长期记忆 + 实战 |
| 第五章 | Agent 能力分级 | 8 | Agent Loop、上下文工程、Multi-Agent |
| 第六章 | LangChain 概览 | 8+实战 | LangChain、LangGraph + 实战 |
| 第七章 | Eval 与回归 | 8 | Eval、Trace、护栏、成本、部署 |
| 第八章 | 翻译 Agent | 6 | 翻译、审计、客服、销售等 Agent 场景 |
| 第九章 | Agent IDE 全景 | 5 | Cursor、Claude Code、Codex、Trae 与 Rule / Skill |