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AI Agent+MCP从0到1打造商业级编程智能体

LangChain & LangGraph + MCP +千问3 / Claude4,打造编程智能“黑科技”

LangChain+ LangGraph+MCP+大模型,打造编程智能体

上新特惠
¥599
原价¥699.00
未完结 每周更新 难度 中级 时长 30小时 学习人数 162 综合评分 10.00

本课程将手把手带你开发一个AI编程智能体。内容覆盖 MCP 服务搭建、LangChain 核心组件实操、Multi-Agent 架构设计及私有化工具集成(如浏览器控制、终端自动化、文档编写工具),并融入 Cursor、通义灵码等 AI 编程工具的实际应用,助力你拥有一款自己的AI编程智能体, 具备更强的AI Agent 开发核心竞争力,先人一步抢占 AI 自动化开发的技术高地。

Sam
讲师

AI架构师

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最新的AI技术栈+商业化高复杂度落地智能体应用
抢占 AI 自动化开发的技术高地

LangChain+LangGraph 构建多 Agent 协同架构

运用 LangGraph 多层级智能体架构,实现多 Agent 按职能分层协同,完成复杂任务(任务规划、产品设计、开发、上线)。同时运用 LangChain 的核心库能力打造具备多轮对话、持久化记忆、输入和输出可控的 AI Agent。

通过 MCP 协议开发并部署 20+ 私有化工具

通过 MCP 协议,实现 sse、streamable-http、stdio 三种协议的 MCP 服务接入,本地开发 20+ 私有化工具,实现浏览器控制、终端控制、知识库查询、Agent 沙盒控制等复杂工具开发,支撑复杂 Agent 运行。

Lima + Docker 构建 Agent 运行沙盒环境

运用 Lima + Docker 构建 Agent 隔离运行的沙盒环境,利用 Docker 镜像快速搭建 Nginx、MySQL、MongoDB、FAAS 环境,对 AI Agent 进行“赋能”,实现前后端应用快速发布和预览,解决 AI 编程的核心痛点。

掌握商业级、复杂编程 Agent 开发全流程

综合运用 AI Agent + MCP + 自建工具 + 容器化 技术,从零到一手写代码实现复杂编程 Agent,支持自动分析需求、自动编码、自动调用工具实现前后端发布,真正具备商业化落地的核心技术要素。

一门课掌握最新、最完整AI Agent开发技术体系的落地应用

自研 20+ 实用、复杂的企业级智能体私有化工具

从零手写代码,实现各种复杂的私有化工具开发方法

完成一个商业化智能体项目,真正系统掌握13大核心能力

纯手写代码,从0 到 1 构建自己的编程智能体

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课程大纲
第1章 课程简介
课程简介
第2章 智能体必学必会的那些事一AI智能体的基础概念和技术架构
本章将学习AI智能体的基础概念、核心特效、分层标准及技术架构,通过这些基础知识的学习让同学们对智能体建立基本认知和了解。
第3章 AI智能体开发之大模型调用 (AI Agent的 大模型能力)
本章将学习如何调动AI智能体的大脑大语言模型,我们将使用LangChain框架,分别调用本地部署的Ollama大模型和阿里云百炼平台部署的通义千问大模型。
第4章 AI智能体开发之LangChain大模型工具开发 (Agent工具能力)
本章将学习如何利用AI智能体调用自定义工具,过程中我们还将应用LangChain的核心库prompts掌握构建文本提示词、对话提示词和少样本提示词,并借助LangChain的链式调用能力构建更复杂的智能体。
第5章 AI智能体开发之内置工具调用+返回体控制能力(Agent的智能体整合能力)
本章将学习如何利用智能体框架,整合之前学习的大模型调用和工具开发,构建一 个完整的智能体应用,并通过调用LangChain内置的PythonPeri工具实现AI开发企 业官网,过程中我们还将介绍如何通过LangChain的核心库output parsers解决返回体的格式化。
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适合人群
软件开发人员
算法工程师
前端开发工程师
后端开发工程师
准备进入计算机行业的人
技术储备
了解Python(可选)
了解Node(可选)
有大模型使用经验(必须)
环境参数
Node 20+
Python 3
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