课程简介
本课程聚焦于AI Agent技术的演进与实战应用，涵盖从技术原理到企业落地的全方位内容。课程将深入探讨Agent技术的演进历程，包括从LLM到Agent的转变、多模态Agent的发展以及高阶智能的实现路径。学员将学习Agent的认知架构、核心能力模型以及智能边界，掌握自主性、规划能力与工具使用的技术实现
目标收益
1，深入理解Agent技术演进
2，掌握Agent应用开发技能
3，了解多Agent协作框架、通信协议以及知识库构建原理
培训对象
课程大纲
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第一天：Agent技术演进与前沿概览 上午：Agent技术演进 |
- Agent智能体技术概述 - 从LLM到Agent的技术演进 - Agent的认知架构与核心能力模型 - 自主性、规划能力与工具使用的技术实现 - 多模态Agent的新发展 - 高阶智能的遐想：从工作流到自主Agent的跃迁 - 新型大模型下的Agent架构革新 - 工作链编排与ToolUse能力 - 企业实施Agent的最佳实践 - 推理型产品的崛起：deepsearch与manus - AutoGPT类产品涌现与Coze/Dify类产品对照 - Agent的智能边界：通用智能与专用型Agent - 认知架构与推理能力 - 自主性与可控性的平衡 - 主流Agent框架介绍 - Agent技术的最新突破 |
| 下午：Agent协作模式与应用框架 |
Agent的基础构建块增强型LLM的核心能力 - 工具使用与环境交互 - 记忆机制与上下文管理 - 典型工作流模式剖析提示链(Prompt Chain)模式 - 路由(Routing)模式 - 并行化(Parallelization)模式 - Orchestrator-workers模式 - Evaluator-optimizer模式 - Agent安全框架安全边界与风险评估 - 行为约束与行动准则 - 可解释性与透明度保障 - 敏感信息处理机制 - 多Agent系统设计与协作机制 - 多Agent协作框架与通信协议 - 角色分配与专业化Agent设计 - 冲突解决与共识达成机制 - Agent记忆与知识库构建原理 |
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第二天：Agent典型应用案例 上午：代码Agent与搜索Agent |
- AI驱动的代码生成工具概述 - AI编程工具发展与技术原理 - Cursor、GitHub Copilot等工具对比分析 - AI代码生成的优势与局限性 - Cursor实践与高效工作流 - Cursor功能与技术特点 - 代码生成、理解与重构最佳实践 - AI编程助手与传统IDE的协同工作流 - 企业级AI编程最佳实践与案例分享 - 搜索Agent与DeepSeach架构 - GPT-O3的deepResarch简介 - Grok、meta的深度搜索实践 - Flowith的画布层次搜索实践 - 推理型模型的边思边搜的技术方案 |
| 下午：Agent企业内实战案例 |
- 基础Agent-以“Agentic RAG复杂问答框架”为例 - 大模型驱动的RAG技术架构剖析 - RAG技术的范式演进与核心步骤 - GraphRAG的核心原理与前沿探索 - RAG与智能Agent的协同与融合 - 客户服务领域的Agent应用架构设计与实现要点 - 工具集成最佳实践 - 性能优化与监控 - 软件开发领域的Agent应用编程Agent的特殊之处 - SWE-bench案例解析 - 自动化测试与人工审核的平衡 - 自适应学习型Agent在线学习机制 - 经验积累与迁移 - 错误恢复与优化 - 持续演进策略 - Agent在复杂场景中的应用 - 工业物联网Agent系统 - 制造业Agent系统应用 - 车载Agent系统应用 - 医疗辅助决策Agent |
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第三天：多Agent框架与MCP协议实践 上午：OWL/OpenManus与LangGraph多Agent框架实践 |
- OWL/OpenManus框架实践 - OWL架构原理与技术特点 - 开发环境配置与核心组件介绍 - 自主规划Agent开发与部署 - 多Agent协作系统构建演示 - LangGraph框架实践 - LangGraph架构设计与工作流程 - 状态管理与流程控制机制 - 多模态Agent在LangGraph中的实现 - 企业级Agent系统部署与性能优化 |
| 下午：MCP协议与企业内部系统集成 |
- MCP基础与企业内部API集成 - MCP协议原理与大模型工具调用标准化 - 企业内部API与MCP桥接的技术方案 - Agent通过MCP协议调用企业系统 - 无缝集成现有系统的架构设计 - 企业应用场景实践与优化 - 快速构建MCP-API适配层实战 - Agent驱动的跨系统智能工作流构建 - 基于MCP的多Agent协同业务处理 - 企业级Agent系统性能监控与持续优化 |
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第一天：Agent技术演进与前沿概览 上午：Agent技术演进 - Agent智能体技术概述 - 从LLM到Agent的技术演进 - Agent的认知架构与核心能力模型 - 自主性、规划能力与工具使用的技术实现 - 多模态Agent的新发展 - 高阶智能的遐想：从工作流到自主Agent的跃迁 - 新型大模型下的Agent架构革新 - 工作链编排与ToolUse能力 - 企业实施Agent的最佳实践 - 推理型产品的崛起：deepsearch与manus - AutoGPT类产品涌现与Coze/Dify类产品对照 - Agent的智能边界：通用智能与专用型Agent - 认知架构与推理能力 - 自主性与可控性的平衡 - 主流Agent框架介绍 - Agent技术的最新突破 |
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下午：Agent协作模式与应用框架 Agent的基础构建块增强型LLM的核心能力 - 工具使用与环境交互 - 记忆机制与上下文管理 - 典型工作流模式剖析提示链(Prompt Chain)模式 - 路由(Routing)模式 - 并行化(Parallelization)模式 - Orchestrator-workers模式 - Evaluator-optimizer模式 - Agent安全框架安全边界与风险评估 - 行为约束与行动准则 - 可解释性与透明度保障 - 敏感信息处理机制 - 多Agent系统设计与协作机制 - 多Agent协作框架与通信协议 - 角色分配与专业化Agent设计 - 冲突解决与共识达成机制 - Agent记忆与知识库构建原理 |
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第二天：Agent典型应用案例 上午：代码Agent与搜索Agent - AI驱动的代码生成工具概述 - AI编程工具发展与技术原理 - Cursor、GitHub Copilot等工具对比分析 - AI代码生成的优势与局限性 - Cursor实践与高效工作流 - Cursor功能与技术特点 - 代码生成、理解与重构最佳实践 - AI编程助手与传统IDE的协同工作流 - 企业级AI编程最佳实践与案例分享 - 搜索Agent与DeepSeach架构 - GPT-O3的deepResarch简介 - Grok、meta的深度搜索实践 - Flowith的画布层次搜索实践 - 推理型模型的边思边搜的技术方案 |
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下午：Agent企业内实战案例 - 基础Agent-以“Agentic RAG复杂问答框架”为例 - 大模型驱动的RAG技术架构剖析 - RAG技术的范式演进与核心步骤 - GraphRAG的核心原理与前沿探索 - RAG与智能Agent的协同与融合 - 客户服务领域的Agent应用架构设计与实现要点 - 工具集成最佳实践 - 性能优化与监控 - 软件开发领域的Agent应用编程Agent的特殊之处 - SWE-bench案例解析 - 自动化测试与人工审核的平衡 - 自适应学习型Agent在线学习机制 - 经验积累与迁移 - 错误恢复与优化 - 持续演进策略 - Agent在复杂场景中的应用 - 工业物联网Agent系统 - 制造业Agent系统应用 - 车载Agent系统应用 - 医疗辅助决策Agent |
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第三天：多Agent框架与MCP协议实践 上午：OWL/OpenManus与LangGraph多Agent框架实践 - OWL/OpenManus框架实践 - OWL架构原理与技术特点 - 开发环境配置与核心组件介绍 - 自主规划Agent开发与部署 - 多Agent协作系统构建演示 - LangGraph框架实践 - LangGraph架构设计与工作流程 - 状态管理与流程控制机制 - 多模态Agent在LangGraph中的实现 - 企业级Agent系统部署与性能优化 |
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下午：MCP协议与企业内部系统集成 - MCP基础与企业内部API集成 - MCP协议原理与大模型工具调用标准化 - 企业内部API与MCP桥接的技术方案 - Agent通过MCP协议调用企业系统 - 无缝集成现有系统的架构设计 - 企业应用场景实践与优化 - 快速构建MCP-API适配层实战 - Agent驱动的跨系统智能工作流构建 - 基于MCP的多Agent协同业务处理 - 企业级Agent系统性能监控与持续优化 |
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