企业级多智能体设计实战
晓寒(肖汉)
前百度资深架构师
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新⼈⾸单¥59
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工程落地篇:从0构建生产级多智能体系统 (2讲)
企业级多智能体设计实战
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当前播放: 29|项目实战4:Agent 小队完成真实项目需求
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课程介绍|告别“野路子”:转型企业级多智能体架构师
01|拨开迷雾:AI 应用开发的四种架构范式
02|解构智能体:Agent 的解剖学与 ReAct 范式
03|Multi-Agent系统:Agent、Task、Process的协作美学
04|架构师的决断:AI 应用开发选型工具
05|工程全景图:构建企业级多智能体系统的“施工蓝图”
06|工欲善其器:课程学习的基础代码环境准备
07|定义Agent:从“提示词工程”到“人设工程”
08|定义Task——从“步骤控制”到“契约驱动”
09|定义 Process——任务调度与信息传递
10|多模态模型:让你的 Agent 拥有“眼睛”
11|项目实践(一):小红书爆款笔记生成项目
12|工具设计哲学:从 API 到 Agent-Native 的范式跃迁
13|自定义工具封装:构建 Tools 的五步标准 SOP
14|MCP协议:标准化定义工具接口
15|王牌超能力:代码解释器与无头浏览器
16|Skills生态:让Agent接入大量工具
17|项目实战2:能力篇——XiaoPaw飞书本地工作助手
18|从 Prompt 到 Harness:记忆与上下文的设计范式
19|上下文的生命周期:Bootstrap、剪枝与压缩
20|文件系统记忆:让Agent自己写记忆、自己学技能
21|搜索驱动的记忆系统:企业级海量记忆管理方案
22|项目实战3:XiaoPaw记忆篇:打造懂你的长记忆助手
23|Orchestrator范式:任务层的主 Agent + 子 Agent
24|认知升级:从任务列表到数字团队
25|团队角色体系:分工设计与行为规范
26|任务链与信息传递:数字员工的协作协议
27|Human as 甲方:如何设计 Agent 团队的人类介入点
28|数字员工的自我进化:让 Agent 团队越用越好
29|项目实战4:Agent 小队完成真实项目需求
直播回放|爆火全网的OpenClaw强在哪儿?
直播回放|吃透 Claude Code 核心源码:架构设计与工程细节全解析
本节摘要

欢迎回来!上一节课,我们建立了数字员工团队的自我进化机制——三层日志、五问复盘、三档 HITL 审批,让 Agent 做完项目后能自动发现不足、生成改进提案、分级落地。至此,模块四的四大机制全部就位。

但学完 25 到 28 课,你心里大概率有一个问题:这四个机制拉在一起,真的能协作完成一个项目吗? 单看每个机制都说得通——角色分工清晰、邮箱能传话、人能介入、做完能复盘。可四个机制同时在线的时候,哪些地方需要补胶水代码?补多少?会不会一拼就散?

今天就来验证。我们把 25-28 课的所有机制装配成一个四人数字员工团队(Manager / PM / RD / QA),端到端跑一个真实的 toC 项目。不是示意图,不是伪代码——是一个能接飞书消息、分派任务、在沙盒里写代码跑测试、交付产品、完成自我复盘的完整系统。

这节课代码量非常大,课上主要帮你建立全局理解,课下还是要回去跑起来、看代码。我们提供了完整的 README 和大量测试用例——跑一遍 E2E 测试,比读十遍课文理解更深。

💡 课程说明:本节完整代码位于 code/xiaopaw-team/。核心代码在 xiaopaw_team/ 目录下,角色配置和 Skill 文件在 workspace/ 目录下。

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