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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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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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
30|可观测性:Hook 骨架 + Langfuse 全链路追踪
31|可靠性:重试、循环控制与成本围栏
32|企业安全性:沙箱、权限网关与身份认证
33|项目实战 5:系统加固你的 XiaoPaw 本地工作助手
34|需求边界:如何使用 AI 适用性评估表识别高 ROI 场景
35|产品原型:从需求到第一个可验证的Demo
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!

上节课,我们交付了一张评估表。五个维度,25 分制。18 分以上的场景,我告诉你:优先推进。

但推进,推进到哪里?

这里有一个隐藏的断层,大多数团队都踩过——通过了评估之后,产品经理写了一份需求文档,工程师开始搭环境,项目就启动了。然后三周后,第一版 Demo 出来,所有人围坐一起,沉默了片刻,说了一句话:"这个……好不好?“没有人知道。因为从来没有人说过什么叫"好”。

这就是本节课要解决的问题:从"场景值得做"到"第一个可验证的 Demo",中间缺了一个关键步骤——产品方案设计。这个步骤不是工程实现,而是在动手之前,把三个问题回答清楚:这个 AI 产品服务(Who)?做的是什么形态的产品(What)?在业务层面,什么样才算(How good)?

图片

三问完成,才是产品原型设计——确认用户流程,定义输入输出。有了 I/O 设计,才能规划 Ground Truth——因为 GT 数据的结构,完全取决于 I/O 的结构。今天这节课,我们把这整条链路走一遍。


一、 认知原点:产品方案设计到底是什么?

产品方案设计的本质,就是在动手建系统之前,把"做给谁、做成什么、好到哪里算好"这三个问题写成纸上契约。

听起来像废话——哪个项目不做需求分析?

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