高阶课程

AI Agent 深度

设计原理与工程实践

高阶17 课时 · 17 个课时会员畅学 · ¥365/年

毕业项目 · 多 Agent 架构设计提案完成即认证

为一个真实场景设计多 Agent 协作架构——从原理到评估，展示你的工程判断。提交后 AI 评审导师 5 维打分，65 分以上获「智涌认证」。

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AI 邪修炼丹炉 · AI Agent 深度丹房

答题炼丹，修为攀升——只用本课所学炼制本命丹，从凡人一路渡劫飞升。

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课程介绍

Agent 是 2026 年 AI 领域最核心的主题。本课程基于李博杰的《深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践》（Apache-2.0 开源，附 307 页中文讲义 PDF），系统讲解现代 Agent 的完整技术栈：Agent = LLM + 上下文 + 工具。从上下文工程、提示词优化，到用户记忆系统、RAG 知识库、工具设计（含 MCP 生态）、Coding Agent、评估体系、模型后训练，再到多 Agent 协作——帮你从「会用 Agent」进阶到「能设计 Agent」。适合已有 AI 基础、希望深入 Agent 原理的进阶学习者。

Agent 核心原理

上下文工程实战

工具与 MCP 生态

评估与生产级落地

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课程大纲

第一章 · AI Agent 入门

2 课时

1-1 · 现代 Agent = LLM + 上下文 + 工具免费试看12 分钟

Agent 的定义：能感知环境、做出决策、采取行动的智能体。核心公式：LLM（推理大脑）+ 上下文（记忆）+ 工具（行动能力）。与普通聊天的区别。

1-2 · Harness 工程：模型之外的竞争力12 分钟

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第二章 · 上下文工程

3 课时

2-1 · 上下文：决定 Agent 能力上限的关键12 分钟

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2-2 · 提示工程：优化系统提示词15 分钟

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2-3 · 动态提示词、Agent Skills 与上下文压缩12 分钟

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第三章 · 用户记忆与知识库

2 课时

3-1 · 用户记忆系统设计12 分钟

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3-2 · RAG 基础：Agent 的知识获取管道15 分钟

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第四章 · 工具

3 课时

4-1 · 工具的分类与设计原则12 分钟

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4-2 · 工具生态：MCP 与工具选择的挑战12 分钟

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4-3 · 主动工具发现与基于 Skill 的渐进式披露10 分钟

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第五章 · Coding Agent 与通用 Agent

1 课时

5-1 · Coding Agent：代码作为元能力12 分钟

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第六章 · Agent 的评估

2 课时

6-1 · 评估指标体系与自动评估环境12 分钟

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6-2 · 评估驱动的开发与可观测性12 分钟

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第七章 · 模型后训练与持续进化

1 课时

7-1 · 模型后训练：微调与对齐12 分钟

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第八章 · Agent 的持续进化

1 课时

8-1 · 从反馈中进化：Agent 的自学习10 分钟

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第九章 · 多模态与实时交互

1 课时

9-1 · 多模态 Agent：视觉、语音与实时能力10 分钟

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第十章 · 多 Agent 协作

1 课时

10-1 · 多 Agent 协作：分工、通信与编排12 分钟

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