• 快速上手 Agent 项目，实现多 Agent 设计与落地部署
• 掌握 MCP、LangFuse、LlamaFactory 等核心框架
• 面向真实业务，完成 6 个企业级 Agent 项目
• 打通 Agent 架构设计、工程实践、评估与微调能力

AI Agent（智能体）正在成为近两年最炙手可热的技术方向，但想要入门却并不容易，那如何快速入场呢？

为此，我们邀请王延飞老师开设这门课程，他将结合自己在智能体架构设计与开发部署方面的经验，带你在真实项目闭环中完成从传统开发到 AI 应用工程师的能力跃迁。从 AI 智能体开发的基础框架搭建到多智能体架构设计，从智能体生产级部署到评估与安全监控，覆盖企业级 Agentic AI 智能体开发所需的全链路技能。

你将亲手构建能够感知、决策并与物理世界交互的智能体，积累属于自己的 Agent Skills 技能资产，从容应对下一代 AI 应用的落地挑战。

课程分为六个部分。
基础篇：让智能体接入真实世界
手搓一个 Agentic AI 的最小框架，学习 Function Calling 的原理和实现方法，理解 MCP 协议并实现 MCP 客户端开发，掌握提示词工程和上下文管理技巧。
复杂任务自动化：DeepResearch 深度研究助手
掌握 LangGraph 的核心概念和开发方法，理解状态管理、记忆持久化、路由决策，掌握人机协同和并行协作的设计模式，完成深度研究助手的项目部署和测试。
多 Agent 设计 / 部署：旅行规划 Agent
掌握 AI 旅行规划智能体系统架构设计，用 FastAPI 构建高性能后端服务，用 Streamlit 构建交互式前端界面， 并掌握 Docker 容器化部署和生产环境运维。
评估监控：建立 Agent 评估与安全监控体系
学习智能体评估体系和指标设计方法，掌握 Langfuse 追踪和评估技术，构建 LLM 攻击检测系统，实现生产环境的持续监控和优化。
领域微调：打造专业 Agentic AI
理解模型微调的适用场景和价值，掌握 LoRA / PEFT 微调技术、微调数据集构建和效果评估，完成（医疗）垂直领域模型的微调和部署。
OpenClaw & Agent Skills 前沿精讲
从社区案例到 OpenClaw 私有化部署，解析核心配置与多智能体协同设计，紧跟 Agent 前沿演进趋势。

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