Agent 项目实战课，从 0 到 1 构建你的 AI Agent，实战驱动·案例丰富·拒绝空谈，带你真正做出能用、好用的 AIAgent

课程简介​

当下多数 AI 学习内容只停留在基础概念讲解，只懂理论不会落地，搭建的 AI Agent 普遍存在答非业务、胡乱承诺、频繁幻觉、流程混乱、上下文溢出、工具报错崩溃等诸多问题，根本无法商用上线。想要打造一套稳定、安全、适配业务场景的智能代理系统，必须经过完整的工程化学习和真实项目迭代打磨。​

本套 AI Agent 从 0 到 1 项目实战课，主打实战驱动、案例落地、拒绝空谈，是一套完整的 AI 智能体工程化落地体系。课程兼顾底层理论与一线实战，先系统夯实 AI Agent 核心基础知识，拆解模型运行逻辑、消息机制、智能体执行循环、电商业务场景架构，帮学员建立标准化的 AI 工程思维。

整套课程无冗余理论，全部为可落地、可复用的 AI 工程化技巧，从基础原理、技术开发、问题调试、安全优化到项目上线、场景迭代全覆盖，帮助学员真正具备独立开发、部署、运维商用级 AI Agent 的完整能力。​

适合人群​

1.AI 开发者、算法爱好者，想系统学习智能体工程化落地​

2.程序员、技术从业者，想要拓展大模型、Agent 开发技能栈​

3.电商运营、技术负责人，想要搭建自研 AI 客服智能系统​

4.自媒体、AI 创业者，想开发商用 AI 工具、落地私域智能体​

5.零基础入门 AI 工程的学员，想要从理论到实战完整进阶​

学习收获​

1.吃透 Agent 底层原理：精通大模型运行机制、执行循环、记忆体系与上下文工程​

2.掌握核心开发技术：熟练工具调用、RAG 检索、LangGraph 工作流搭建​

3.解决行业通用痛点：彻底搞定 AI 幻觉、答非所问、报错崩溃、越权操作等问题​

4.具备工程优化能力：掌握容错处理、安全权限、成本管控、测试观测技巧​

5.拥有商用落地能力：独立完成电商 AI Agent 从开发、迭代到上线全流程​

6.掌握项目迭代思维：适配大促高压场景，具备 AI 系统运维优化能力

课程内容：

01_ 什么是 AI Agent(1).mp4

02_ 模型与消息(1).mp4

03_Agent 的执行循环(1).mp4

04_ 电商业务的 Agent 场景地图(1).mp4

05_Prompt 如何约束业务角色(1).mp4

06_ 上下文工程基础(1).mp4

07_ 结构化输出(1).mp4

08_Streaming 与用户体验(1).mp4

09_Tool Calling 基础(1).mp4

10_ 工具参数返回值与错误处理(1).mp4

​11_ToolRuntimeToolNode 与 LangGraph 工具节点(1).mp4

12_ 第-个 create_agent(1).mp4

13_ 为什么需要 RAG(1).mp4

14 文档切片与元数据(1).mp4

15_ 引用召回与防幻觉(1).mp4

16_AgenticRAG 入 i](1).mp4

17_ 短期记忆(1).mp4

18 长期记忆与隐私边界(1).mp4

19_Runtime 与运行时上下文(1).mp4

20 为什么需要 LangGraph(1).mp4

21_ 状态节点和边(1).mp4

22_FunctionalAPI 函数式工作流(1).mp4

23_ 持久化恢复与时间旅行(1).mp4

24_Human-in-the-loop 与 Interrupt(1).mp4

25_ 错误处理与容错(1).mp4

26_ 可观测性与 Trace(1).mp4

27_ 评估与测试(1).mp4

28MCP 安全与权限边界(1).mp4

29_ClaudeCode 工程化心智模型(1).mp4

30_ 上下文工程与项目记忆(1).mp4

31_ 工具权限沙箱与安全边界(1).mp4

32_HooksSkillsMCP 与扩展分层(1).mp4

33_Subagents 多 Agent 协作与工程治理(1).mp4

第 01 课:客服全跑了，老板让你下楼接电话(1).mp4

第 02 课:你搭好 chat 服务，让聊天框先能接进来(1).mp4

第 03 课:第一版 AI 很会聊天，却一句业务都答不准(1).mp4

第 04 课:AI 说“我帮你处理”，售后却没收到退货请求(1).mp4

第 05 课:AI 乱承诺赔钱了，你把规则全塞进 Prompt(1).mp4

第 06 课:Prompt 越写越像一堵墙，改一处就怕塌一片(1).mp4

第 07 课:月底账单来了:先看见每轮都烧了多少 token(1).mp4

第 08 课:你发现问题不是模型笨，是你喂得太粗暴(1).mp4

第 09 课:售后规则要先切开，再给每段贴标签(1).mp4

第 10 课:第一次向量检索:用户问什么，就找最像的规则(1).mp4

第 11 课:老板终于看到回答来源(1).mp4

第 12 课:命中了不代表命对了，找不到依据也不能硬编(1).mp4

第 13 课:用户问”那个耳机活动”，向量检索找错了规则(1).mp4

第 14 课:相似规则太多，top-k 第一名不一定真对(1).mp4

第 15 课:只靠向量不行，关键词和规则路由也要上(1).mp4

第 16 课:大促前规则暴涨，知识库检索也开始扛不住(1).mp4

第 17 课:用户问订单物流，AI 又开始编快递状态(1).mp4

第 18 课:给 Agent 一套工具箱，但参数和身份不能乱来(1).mp4

第 19 课:用户没说订单号，AI 别装懂(1).mp4

第 20 课:工具结果不能原样塞回模型，不然上下文又爆了(1).mp4

第 21 课:模型服务抽风、工具超时，客服不能一起瘫(1).mp4

第 22 课:商品推荐终于靠谱了:库存、价格、知识一起看(1).mp4

第 23 课:工具越来越多，重复治理代码开始漏风(1).mp4

第 24 课:工具不该只服务你这一版 Agent(1).mp4

第 25 课:工具、知识库、流程都有了，用户一句话到底走哪条路(1).mp4

第 26 课:用户一句“直接给我退”，退款不是一句话(1).mp4

第 27 课:自由 Agent 不适合跑售后流程，你把流程画死(1).mp4

第 28 课:未发货退款:能不能退，先查订单再查规则(1).mp4

第 29 课:已签收退货:要看时间、商品、原因、政策(1).mp4

第 30 课:AI 只能提交申请，不能自己批准(1).mp4

第 31 课:审批恢复不能乱接，更不能重复提交(1).mp4

第 32 课:用户问“刚才那个订单”，但不是每句话都值得记(1).mp4

第 33 课:用户自称是 VIP，不代表他真是 VIP(1).mp4

第 34 课:历史消息、工具结果、RAG 片段全挤在一起，模型开始串台(1).mp4

第 35 课:上下文太长，模型开始把中间内容忘掉(1).mp4

第 36 课:用户、工具和知识库都可能把脏指令带进来(1).mp4

第 37 课:老板问:它为什么这么回答?你不能只说“大模型觉得”(1).mp4

第 38 课:改 Prompt 后，物流好了，退款炸了(1).mp4

第 39 课:失败了先别乱改，用户差评也不是白挨骂(1).mp4

第 40 课:老板又看账单，你开始做成本分层(1).mp4

第 41 课:大促前夜，小哲电商客服 Agent 总演习(1).mp4

第 42 课:大促第一波:物流和活动规则必须走对路(1).mp4

第 43 课:大促第二波:用户要退款，AI 必须停下来等人批(1).mp4

第 44 课:大促第三波:服务抽风、越权追问和知识没命中一起打过来(1).mp4

第 45 课:老板问能不能上线，你先把边界写清楚(1).mp4

第 46 课:老板问还能不能更强，你把路线图和项目表达一起讲清楚(1).mp4

真正有价值的 AI Agent 开发，不在于看懂理论，而在于能落地、能商用、能扛住真实业务场景压力。市面上多数智能体教程只讲基础搭建，避开报错、幻觉、成本、安全、业务适配等核心难题。​

本套课程以真实电商项目为载体，把底层原理、开发技术、工程优化、项目迭代、上线运维全部打通，带你从零打造一套稳定、合规、低成本、可商用的 AI 智能代理系统，彻底摆脱“只会理论、无法落地”的困境，掌握当下稀缺的 AI 工程化实战能力。

*提示本文仅为介绍，不构成任何收益承诺，变现效果因人而异，需结合自身努力与实操，合理运用所学内容，同时严格遵守平台相关规则与相关法律法规*

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