课程简介

一门融合核心理论、关键技术、主流框架与完整项目实战的体系化课程，旨在培养能独立设计、开发并部署高级AI智能体的全栈工程师。

目标收益

1.体系化认知框架：掌握从智能体基础理论到前沿趋势的完整知识图谱，能清晰阐述其技术原理与价值。
2.全栈开发与集成能力：能独立使用主流框架（LangChain/LlamaIndex/CrewAI）完成智能体的设计、开发、集成与部署。
3.架构设计思维：具备将复杂业务需求分解为感知、记忆、规划、行动等模块，并进行选型与集成的能力。
4.多智能体系统设计与实现能力：能够规划和开发多智能体协作系统，以解决更复杂的序列或并行任务。
5.安全、评估与对齐的实践意识：在开发中主动内置安全性检查和评估指标，理解并实践负责任AI开发的基本流程。
6.前瞻性技术视野：清晰把握智能体技术的演进方向，能为所在团队或项目的前沿技术布局提供依据。
7.可复用的项目资产：获得一套涵盖从简单到复杂场景的完整项目代码库与设计模式，可直接用于加速实际工作。

培训对象

1.AI工程师与算法工程师：希望将大模型理论转化为具有复杂交互和自主决策能力的智能体应用。
2.全栈与后端开发工程师：寻求掌握AI智能体集成技术，以构建下一代智能化业务系统。
3.技术负责人与产品经理：旨在系统性理解智能体的能力边界、架构成本与落地路径，以规划AI驱动型产品或技术战略。
4.高校研究生与研究人员：希望快速切入具身智能、多智能体系统等前沿领域的工程实践。

课程内容

第一天：智能体基础理论与感知-记忆系统构建
上午：智能体范式与核心循环
o核心内容：智能体的哲学定义与类型谱系（反应式、目标导向、学习型）；经典“感知-规划-行动”循环与AI时代的演进；马尔可夫决策过程（MDP）建模思想及其对智能体设计的启示。
o实战启航：环境搭建，第一个基于LLM的简单交互式智能体。
下午：感知与记忆模块的实现
o核心内容：多模态输入的统一理解与结构化；短期上下文的管理与优化技巧；长期记忆的实现——向量数据库原理、选型与集成实战；知识图谱作为记忆的增强。
o实战深化：使用LangChain和Chroma，构建一个具备长期记忆的个性化文档问答助手。
第二天：智能体的“思考”与“行动”
上午：推理与规划引擎
o核心内容：任务分解与思维链（CoT）；高级规划策略：思维树（ToT）、思维图（GoT）与基于AI的批评（BACL）；子目标动态生成与迭代修正。
o实战练习：为文档助手增加复杂任务规划能力（如“总结并对比A、B两文档的核心观点”）。
下午：决策与行动执行
o核心内容：工具调用（Function Calling）的标准与实现；外部API、插件系统的安全集成；代码/行动执行沙箱环境构建与风险管控。
o实战突破：为智能体集成搜索引擎、计算器、邮件发送等工具，完成一个信息获取-处理-分发的闭环任务。
第三天：基于大模型的智能体系统进阶
上午：大模型作为“大脑”的精细操控
o核心内容：系统指令（System Prompt）的深层设计模式；情境学习（In-Context Learning）与少样本提示工程；模型上下文协议（MCP）简介。
o实战演进：优化智能体的“性格”与行为一致性，使其扮演特定领域专家角色。
下午：多智能体协作与社会
o核心内容：多智能体系统的组织架构设计（管理者、执行者、评审者）；智能体间的通信与协作机制（公告板、订阅/发布）。
o框架实战：使用CrewAI或AutoGen框架，搭建一个模拟“市场调研-内容创作-社交媒体发布”的多智能体协作团队。
第四天：全栈开发工具链与综合项目实战
全天：从0到1构建“自动化数字员工”
o项目综述：设计一个能自动处理每日数据报告、生成洞察并发送周报的智能体。
o分步实现：
1.数据层：连接业务数据库/API，利用LlamaIndex进行数据索引与查询。
2.逻辑层：使用LangChain编排工作流，集成数据分析、图表生成、自然语言总结等工具。
3.行动层：安全地调用内部系统API或邮件服务，完成报告投递。
4.评估与安全：设计检查点，防止数据泄露与错误决策，实现人类审核介入机制。
o成果：完成一个可演示、可扩展的综合性智能体应用。
第五天：应用生态、安全评估与前沿展望
上午：行业应用与负责任开发
o核心内容：深度剖析虚拟助手、自动化编程、智能培训等场景的架构异同；智能体的系统性风险评估方法；性能评估指标设计与监控。
o专题研讨：如何为一个给定的新场景（如智能客服）设计智能体方案并评估其可行性。
下午：前沿方向与课程总览
o核心内容：具身智能（Embodied AI）如何扩展智能体的行动边界；持续学习（Continual Learning）与智能体的长期适应；自主进化（Autonomous Evolution）的当前探索；人机协同的最佳实践模式。
课程总结：回顾核心知识图谱，答疑解惑，规划个人后续学习路径。