[strong_begin] 以下为课程讲义，供参考，非详尽版，观看视频更为全面。[strong_end]

你好，我是李锟。

在上节课中，我们成功地在 VS Code 中安装了开源 AI 辅助编程工具 Cline 和 Roo Code。然后在百炼平台满血版 Qwen3 的支持下，分别使用这两个优秀的工具生成了找出 24 点表达式的函数。

按照目前我们已经搭建的系统架构，系统可以划分为三层：

• ADH 前端，包括运行在浏览器中的代码和其所依赖的 Next.js Server，编程语言是 TypeScript。

• ADH 后端，使用 FastAPI 实现，编程语言是 Python。

• ADH 后端调用的 AI Agent 实现。目前是以 Python 本地库的方式来调用，未来也可以改为以 RESTful API 的方式调用。

这节课我们先来学习 ADH 前端的开发。ADH 前端是 AI Agent 驱动的实时数字人应用的 UI 层。有些同学不大重视 UI 层的设计和开发，其实对于 AI Agent 应用来说，UI 层仍然非常重要。行百里者半九十，当你费力开发了一个很强大的 AI Agent 应用，却因为拙劣的 UI 设计，让用户使用起来非常不方便，无人愿意买单，那么最后你还是会失败。

ADH 前端使用到的技术包括以下两个方面：