AI Agent开发系统实战：学习大模型底层知识，精通架构设计，落地企业级智能体系统开发
课程介绍：
本套 AI Agent 应用开发系统课完整覆盖大模型基础到生产级 Agent 系统开发全链路。课程讲解 LLM 底层原理、Token、幻觉、提示词工程；深度剖析 Agent 架构、规划、记忆系统、工具调用、RAG 检索增强；详解 LangChain、CrewAI 等主流框架，学习工作流编排、多 Agent 协作；包含企业级系统设计、高并发、性能成本优化、Agent 质量评估、安全风险防护，搭配多行业 Agent 实战案例，分析技术瓶颈与未来方向，适合开发人员、AI 从业者学习构建生产可用的智能体系统。
课程目录：
1.01_什么是 AIAgent 它与传统 AI 有什么区别
10.10_为什么 Agent 需要记忆_
100.06_什么是 CrewAI 它的设计理念是什么
101.07_OpenAIAssistantsAPI 有哪些核心功能
102.08_如何选择适合项目的 Agent 框架
103.09_用开源框架还是自研 Agent 框架
104.10_如何设计 Agent 的工作流
105.11_DAG 和循环流在 Agent 工作流中如何选择
106.12_多 Agent 编排的核心挑战是什么
107.13_如何构建一个 AgentPipeline
108.14_如何实现 Agent 的可观测性（Observability）
11.11_什么是推理引擎_
110.01_如何设计企业级 Agent 系统
111.02_如何设计一个 AI 助理产品
112.03_如何设计智能客服 Agent 系统
113.04_如何设计办公自动化 Agent
114.05_如何设计一个代码生成 Agent
115.06_Agent 系统如何扩展（Scale）以支持高并发
116.07_Agent 系统中如何做并发控制
117.08_如何降低 Agent 系统的响应延迟
118.09_如何控制 Agent 系统的 Token 成本
119.10_Agent 系统如何设计缓存策略
12.12_工具使用在 Agent 中的作用_
120.11_Agent 系统的日志系统如何设计
121.12_Agent 系统中如何做 A‑B 测试
122.13_如何设计 Agent 系统的高可用架构
123.14_Agent 系统如何实现优雅降级
124.15_多模型 Fallback 策略如何设计
125.01_如何评估 Agent 的质量
126.02_什么是离线评估_
127.03_什么是在线评估_
128.04_如何设计 Agent 评估基准 (Benchmark)*
129.05_什么是 AgentBench*
13.13_什么是环境交互_
130.06_如何评估 Agent 的推理能力_
131.07_如何评估 Agent 的工具使用能力_
132.08_如何评估 RAG 系统的质量_
133.09_如何检测 Agent 的幻觉问题_
134.10_什么是 LLM‑as‑Judge_如何使用_
135.11_如何优化 Agent 的整体性能_
136.12_如何系统地优化 Prompt_
137.13_如何通过模型选择来优化性能_
138.14_Agent 系统中如何设计反馈闭环_
139.15_Agent 系统如何实现持续学习_
14.14_感知与行动在 Agent 中如何体现_
140.01_什么是 Prompt 注入攻击_
141.02_Agent 系统中数据泄露的风险有哪些
142.03_Agent 系统面临哪些安全风险_
143.04_如何防止 Agent 的权限提升攻击_
144.05_如何限制 Agent 的工具权限_
145.06_多用户场景下如何隔离用户数据_
146.07_如何防止 Agent 被越狱 (Jailbreak)*
147.08_Agent 系统的审计日志应该记录什么*
148.09_如何设计安全的代码执行沙箱_
149.10_如何防止恶意输入攻击 Agent_
15.15_单 Agent 与多 Agent 系统的区别_
150.11_生产环境中如何加固 Agent 系统_
151.12_Agent 系统中如何处理用户隐私数据_
152.13_内容安全过滤如何实现_
153.14_如何防止 Agent 输出敏感信息_
154.15_如何为 Agent 系统设计安全策略_
155.01_如何设计一个报告撰写 Agent
156.02_如何设计一个智能客服 Agent_
157.03_如何设计一个金融分析 Agent_
158.04_如何设计一个代码生成 Agent_
159.05_如何设计一个多 Agent 协作系统_
16.16_Agent 的能力边界在哪里_
160.06_Agent 在多目标冲突时如何决策_
161.07_如何为 Agent 实现长期记忆_
162.08_Agent 输出错误时如何排查_
163.09_Agent 成本过高如何优化
164.10_Agent 延迟过高如何处理
165.11_RAG 效果不好如何排查改进
166.12_如何提高 Agent 系统的稳定性
167.13_如何提升 Agent 的任务成功率
168.14_如何让 Agent 具备自我纠错能力
169.15_如何设计生产级别的 Agent 系统
17.01_什么是大语言模型 (LLM)*
170.01_Agent 的未来发展方向是什么
171.02_Agent 会取代人类工作吗
172.03_多 Agent 社会是什么概念有什么潜力
173.04_Agent 与 AGI 的关系
174.05_当前 Agent 技术的瓶颈在哪里
175.06_你做过最复杂的 Agent 项目是什么（参考性回答）
176.07_如何评价主流 Agent 框架
177.08_Agent 和传统工作流有什么本质区别
178.09_Agent 真的_智能_吗
179.10_Agent 架构与传统软件架构的根本区别
18.02_LLM 是如何训练的*
19.03_什么是 Token_
2.02_什么是 AgenticAI
20.04_什么是下一个 Token 预测_
21.05_Transformer 的核心机制是什么_
22.06_注意力机制 (Attention) 是怎么工作的_
23.07_Temperature 参数对生成结果有什么影响_
24.08_Top‑K 和 Top‑
采样是什么_
25.09_什么是幻觉 (Hallucination)*
26.10_LLM 为什么会产生幻觉*
27.11_如何评估 LLM 的质量_
28.12_开源模型 vsAPI 模型，如何选择_
29.13_如何为项目选择合适的 LLM_
3.03_LLM 与 Agent 有什么区别
30.14_Prompt 对 LLM 输出有什么影响_
31.15_什么是指令微调 (InstructionTuning)*
32.16_RLHF 在 LLM 中起什么作用*
33.01_什么是提示词工程（PromptEngineering）
34.02_Zero‑Shot 和 Few‑Shot 有什么区别
35.03_什么是思维链（ChainofThought）
36.04_为什么 CoT 能提升推理能力
37.05_什么是自洽性（Self‑Consistency）
38.06_什么是 ReAct 提示策略
39.07_如何设计稳定可靠的 Prompt
4.04_为什么从 LLM 应用转向 Agent
40.08_什么是 Prompt 注入攻击
41.09_如何防御 Prompt 注入
42.10_如何设计高质量的 Prompt 模板
43.11_SystemPrompt 和 UserPrompt 有什么区别
44.12_如何控制 LLM 的输出格式
45.13_如何提升 Prompt 的鲁棒性
46.14_如何为多步骤任务设计 Prompt
47.15_Prompt 对 Agent 行为有什么影响
48.01_一个完整的 Agent 架构包含哪些部分
49.02_Agent 的规划（Planning）机制是什么
5.05_Agent 的核心组件有哪些
50.03_什么是任务分解 Agent 如何做任务分解
51.04_Agent 的决策机制是什么
52.05_工具调用和函数调用是什么有什么区别
53.06_Agent 如何调用外部 API
54.07_什么是执行循环（ExecutionLoop）
55.08_Agent 如何处理重试和错误恢复
56.09_Agent 的记忆系统有哪些设计模式
57.10_短期记忆和长期记忆在 Agent 中如何实现
58.11_Agent 如何管理状态（StateManagement）
59.12_什么是 Agent 的自我反思（Reflection）
6.06_Agent 和 Chatbot 的区别
60.13_多 Agent 如何协作
61.14_Agent 如何进行任务优先级排序
62.15_如何设计一个通用 Agent 框架
63.16_如何设计一个垂直领域 Agent
64.01_什么是 RAG（检索增强生成）
65.02_RAG 的工作流程是什么
66.03_为什么 Agent 需要 RAG
67.04_什么是向量嵌入（Embedding）
68.05_什么是文档分块（Chunking）
69.06_如何选择合适的 ChunkSize
7.07_什么是自主 Agent
70.07_什么是向量数据库
71.08_常见向量数据库有哪些如何选择
72.09_向量相似度搜索是如何实现的
73.10_如何优化 RAG 的召回率
74.11_如何优化 RAG 的精确率
75.12_Rerank 在 RAG 中起什么作用
76.13_RAG 如何解决长上下文问题
77.14_RAG 如何减少幻觉
78.15_RAG 和微调如何选择
79.16_RAG 落地最难的问题是什么
8.08_什么是目标驱动型 Agent_
80.01_什么是工具使用（ToolUse）
81.02_Agent 如何进行工具选择
82.03_工具选择的底层机制是什么
83.04_如何设计好的工具 Schema
84.05_FunctionCalling 的设计原则是什么
85.06_Agent 如何调用数据库
86.07_Agent 如何调用搜索引擎
87.08_Agent 如何执行代码
88.09_如何协调多工具的调用
89.10_如何避免 Agent 错误地调用工具
9.09_什么是多步推理_Agent 如何实现_
90.11_工具调用失败后 Agent 如何处理
91.12_如何验证工具调用结果的可靠性
92.13_如何设计 Agent 的插件系统
93.14_什么是 MCP（ModelContextProtocol）
94.15_如何控制工具的权限
95.01_你用过哪些 Agent 框架如何评价
96.02_LangChain 的核心组件是什么
97.03_LangGraph 和 LangChain 有什么区别
98.04_AutoGPT 的核心思路是什么
99.05_ReActAgent 是如何工作的
网盘链接
https://pan.baidu.com/s/1eSoQ4N7gPhNtzsqG_9EpCw?pwd=9999
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