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

teorAgent项目实战课，从0到1构建你的AI Agent。不讲空话，全程实战驱动，案例丰富，带你真做出能用、好用的AI Agent。

课程简介

市面上的AI课程，大多停在概念层面。听完课，理论一套一套，一动手就懵。搭出来的Agent更是毛病一堆：答非所问、胡乱承诺、动不动幻觉、流程一团乱、上下文直接爆掉、工具一调就报错崩溃。这种状态，根本没可能上线商用。

想搞出一套稳定、安全、真正贴合业务的智能代理系统，光看理论没用，得走完整的工程化路子，在真实项目里一遍遍迭代打磨。

这套AI Agent从0到1项目实战课，走的就是实战驱动、案例落地、拒绝空谈的路线，是一套完整的AI智能体工程化落地体系。底层理论和一线实战一起吃透：先把核心基础打扎实，讲清模型运行逻辑、消息机制、智能体执行循环、电商业务场景架构，帮你把标准化的AI工程思维建起来。

整套课程没有多余理论，全都能落地、能复用的工程化技巧。从基础原理、技术开发、问题调试，到安全优化、项目上线、场景迭代，全都覆盖。学完，你就能独立开发、部署、运维商用级的AI Agent。

适合人群

1. AI开发者、算法爱好者，想系统学智能体工程化落地

2. 程序员、技术从业者，想拓展大模型和Agent开发技能栈

3. 电商运营、技术负责人，想搭建自研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，想从理论到实战完整进阶

学习收获

1. 吃透Agent底层原理：搞懂大模型运行机制、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

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

说到底，AI Agent开发的价值不在看懂理论，而在能落地、能商用、扛得住真实业务的压力。市面上多数教程只教你搭个壳子，报错、幻觉、成本、安全、业务适配这些硬骨头全绕开。

这套课拿真实电商项目当载体，把底层原理、开发技术、工程优化、项目迭代、上线运维全打通。从零开始，带你做出稳定、合规、低成本、可商用的AI智能代理系统。学完，你手上就多了一项当下很稀缺的能力——AI工程化落地，这套本事对应的是AI自动化方向的真实岗位需求。想往电商AI方向走的，这也是最直接的切入口。

如果你正打算系统入行智能体开发，这套课会把该踩的坑一个个提前给你点出来，少走弯路，直接冲着能上线的成果去。

*提示：本文仅为课程介绍，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，同时严格遵守平台规则与相关法律法规*