企业级多智能体设计实战
晓寒（肖汉）
前百度资深架构师
4724 人已学习
新⼈⾸单¥59
课程目录
已完结/共 44 讲
课程介绍 (1讲)
课程介绍｜告别“野路子”：转型企业级多智能体架构师
时长 26:34
架构思维篇：AI 时代的设计模式 (4讲)
01｜拨开迷雾：AI 应用开发的四种架构范式
时长 27:35
02｜解构智能体：Agent的解剖学与ReAct范式
时长 35:17
03｜Multi-Agent系统：Agent、Task、Process的协作美学
时长 38:30
04｜架构师的决断：AI 应用开发选型工具
时长 28:09
工程落地篇：从0构建生产级多智能体系统 (2讲)
05｜工程全景图：构建企业级多智能体系统的“施工蓝图”
时长 20:14
06｜工欲善其器：课程学习的基础代码环境准备
时长 29:49
模块一：运行你的第一个企业级 Multi-Agent (5讲)
07｜定义Agent：从“提示词工程”到“人设工程”
时长 38:37
08｜定义Task——从“步骤控制”到“契约驱动”
时长 33:54
09｜定义 Process——任务调度与信息传递
时长 32:50
10｜多模态模型：让你的 Agent 拥有“眼睛”
时长 30:28
11｜项目实践（一）：小红书爆款笔记生成项目
时长 42:50
模块二：工具大全，赋予Agent与物理世界交互的能力 (6讲)
12｜工具设计哲学：从 API 到 Agent-Native 的范式跃迁
时长 37:34
13｜自定义工具封装：构建 Tools 的五步标准 SOP
时长 34:07
14｜MCP协议：标准化定义工具接口
时长 35:14
15｜王牌超能力：代码解释器与无头浏览器
时长 36:40
16｜Skills生态：让Agent接入大量工具
时长 01:06:26
17｜项目实战2：能力篇——XiaoPaw飞书本地工作助手
时长 40:09
模块三：上下文管理让Agent拥有记忆，突破Token限制 (5讲)
18｜从 Prompt 到 Harness：记忆与上下文的设计范式
时长 22:13
19｜上下文的生命周期：Bootstrap、剪枝与压缩
时长 39:19
20｜文件系统记忆：让Agent自己写记忆、自己学技能
时长 38:12
21｜搜索驱动的记忆系统：企业级海量记忆管理方案
时长 49:37
22｜项目实战3：XiaoPaw记忆篇：打造懂你的长记忆助手
时长 28:57
模块四：协作与设计模式，掌握5大架构设计模式 (7讲)
23｜Orchestrator范式：任务层的主 Agent + 子 Agent
时长 36:05
24｜认知升级：从任务列表到数字团队
时长 18:00
25｜团队角色体系：分工设计与行为规范
时长 41:50
26｜任务链与信息传递：数字员工的协作协议
时长 31:02
27｜Human as 甲方：如何设计 Agent 团队的人类介入点
时长 24:28
28｜数字员工的自我进化：让 Agent 团队越用越好
时长 41:55
29｜项目实战4：Agent 小队完成真实项目需求
时长 20:43
模块五：企业级加固，确保系统安全可控 (4讲)
30｜可观测性：Hook 骨架 + Langfuse 全链路追踪
时长 27:46
31｜可靠性：重试、循环控制与成本围栏
时长 24:36
32｜企业安全性：沙箱、权限网关与身份认证
时长 28:39
33｜项目实战 5：系统加固你的 XiaoPaw 本地工作助手
时长 27:42
生产交付篇：全生命周期工程化 (7讲)
34｜需求边界：如何使用 AI 适用性评估表识别高 ROI 场景？
时长 34:38
35｜产品原型：从需求到第一个可验证的Demo
时长 29:48
36｜评测体系：让AI质量可量化
时长 39:09
37｜持续集成：让 AI 应用稳定演进
时长 19:15
38｜线上监控：知道你的 AI 到底跑得怎么样
时长 31:14
39｜数据飞轮：用线上数据持续迭代 AI Agent
时长 26:01
40｜组织进化：从表演式转型到AI原生组织
时长 27:35
结课测试 (1讲)
结课测试｜检验一下自己的学习成果吧
时长 00:12
直播回放 (2讲)
直播回放｜爆火全网的OpenClaw强在哪儿？
时长 01:38:40
直播回放｜吃透 Claude Code 核心源码：架构设计与工程细节全解析
时长 01:47:52
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
36｜评测体系：让AI质量可量化
37｜持续集成：让 AI 应用稳定演进
38｜线上监控：知道你的 AI 到底跑得怎么样
39｜数据飞轮：用线上数据持续迭代 AI Agent
40｜组织进化：从表演式转型到AI原生组织
结课测试｜检验一下自己的学习成果吧
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

课程内容告一段落，非常感谢你一直以来的认真学习和支持！

为了帮你检验自己的学习效果，我特意给你准备了一套结课测试题（可以重复体验）。这套测试题共 20 道题目，11 道单选题，9 道多选题。考点都来自我们前面讲到的重要知识。点击下面按钮开始测试吧！

此外，我们还准备了课程的结课问卷，希望你花 1 分钟的时间填写一下。

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