课程简介
当下多数AI学习内容只停留在基础概念讲解，只懂理论不会落地，搭建的AI Agent普遍存在答非业务、胡乱承诺、频繁幻觉、流程混乱、上下文溢出、工具报错崩溃等诸多问题，根本无法商用上线。想要打造一套稳定、安全、适配业务场景的智能代理系统，必须经过完整的工程化学习和真实项目迭代打磨。
本套AI Agent从0到1项目实战课，主打实战驱动、案例落地、拒绝空谈，是一套完整的AI智能体工程化落地体系。课程兼顾底层理论与一线实战，先系统夯实AI Agent核心基础知识，拆解模型运行逻辑、消息机制、智能体执行循环、电商业务场景架构，帮学员建立标准化的AI工程思维。
整套课程无冗余理论，全部为可落地、可复用的AI工程化技巧，从基础原理、技术开发、问题调试、安全优化到项目上线、场景迭代全覆盖，帮助学员真正具备独立开发、部署、运维商用级AI Agent的完整能力。
适合人群
1.AI开发者、算法爱好者，想系统学习智能体工程化落地
2.程序员、技术从业者，想要拓展大模型、Agent开发技能栈
3.电商运营、技术负责人，想要搭建自研AI客服智能系统
4.自媒体、AI创业者，想开发商用AI工具、落地私域智能体
5.零基础入门AI工程的学员，想要从理论到实战完整进阶
学习收获
1.吃透Agent底层原理：精通大模型运行机制、执行循环、记忆体系与上下文工程
2.掌握核心开发技术：熟练工具调用、RAG检索、LangGraph工作流搭建
3.解决行业通用痛点：彻底搞定AI幻觉、答非所问、报错崩溃、越权操作等问题
4.具备工程优化能力：掌握容错处理、安全权限、成本管控、测试观测技巧
5.拥有商用落地能力：独立完成电商AI Agent从开发、迭代到上线全流程
6.掌握项目迭代思维：适配大促高压场景，具备AI系统运维优化能力
课程内容：
01_什么是AI Agent(1).mp4
02_模型与消息(1).mp4
03_Agent的执行循环(1).mp4
04_电商业务的Agent场景地图(1).mp4
05_Prompt如何约束业务角色(1).mp4
06_上下文工程基础(1).mp4
07_结构化输出(1).mp4
08_Streaming与用户体验(1).mp4
09_Tool Calling基础(1).mp4
10_工具参数返回值与错误处理(1).mp4
11_ToolRuntimeToolNode与LangGraph工具节点(1).mp4
12_第-个create_agent(1).mp4
13_为什么需要RAG(1).mp4
14文档切片与元数据(1).mp4
15_引用召回与防幻觉(1).mp4
16_AgenticRAG入i](1).mp4
17_短期记忆(1).mp4
18长期记忆与隐私边界(1).mp4
19_Runtime与运行时上下文(1).mp4
20为什么需要LangGraph(1).mp4
21_状态节点和边(1).mp4
22_FunctionalAPI函数式工作流(1).mp4
23_持久化恢复与时间旅行(1).mp4
24_Human-in-the-loop与Interrupt(1).mp4
25_错误处理与容错(1).mp4
26_可观测性与Trace(1).mp4
27_评估与测试(1).mp4
28MCP安全与权限边界(1).mp4
29_ClaudeCode工程化心智模型(1).mp4
30_上下文工程与项目记忆(1).mp4
31_工具权限沙箱与安全边界(1).mp4
32_HooksSkillsMCP与扩展分层(1).mp4
33_Subagents多Agent协作与工程治理(1).mp4
第01课:客服全跑了，老板让你下楼接电话(1).mp4
第02课:你搭好chat服务，让聊天框先能接进来(1).mp4
第03课:第一版AI很会聊天，却一句业务都答不准(1).mp4
第04课:AI说“我帮你处理”，售后却没收到退货请求(1).mp4
第05课:AI乱承诺赔钱了，你把规则全塞进Prompt(1).mp4
第06课:Prompt越写越像一堵墙，改一处就怕塌一片(1).mp4
第07课:月底账单来了:先看见每轮都烧了多少token(1).mp4
第08课:你发现问题不是模型笨，是你喂得太粗暴(1).mp4
第09课:售后规则要先切开，再给每段贴标签(1).mp4
第10课:第一次向量检索:用户问什么，就找最像的规则(1).mp4
第11课:老板终于看到回答来源(1).mp4
第12课:命中了不代表命对了，找不到依据也不能硬编(1).mp4
第13课:用户问"那个耳机活动”，向量检索找错了规则(1).mp4
第14课:相似规则太多，top-k第一名不一定真对(1).mp4
第15课:只靠向量不行，关键词和规则路由也要上(1).mp4
第16课:大促前规则暴涨，知识库检索也开始扛不住(1).mp4
第17课:用户问订单物流，AI又开始编快递状态(1).mp4
第18课:给Agent一套工具箱，但参数和身份不能乱来(1).mp4
第19课:用户没说订单号，AI别装懂(1).mp4
第20课:工具结果不能原样塞回模型，不然上下文又爆了(1).mp4
第21课:模型服务抽风、工具超时，客服不能一起瘫(1).mp4
第22课:商品推荐终于靠谱了:库存、价格、知识一起看(1).mp4
第23课:工具越来越多，重复治理代码开始漏风(1).mp4
第24课:工具不该只服务你这一版Agent(1).mp4
第25课:工具、知识库、流程都有了，用户一句话到底走哪条路(1).mp4
第26课:用户一句“直接给我退”，退款不是一句话(1).mp4
第27课:自由Agent不适合跑售后流程，你把流程画死(1).mp4
第28课:未发货退款:能不能退，先查订单再查规则(1).mp4
第29课:已签收退货:要看时间、商品、原因、政策(1).mp4
第30课:AI只能提交申请，不能自己批准(1).mp4
第31课:审批恢复不能乱接，更不能重复提交(1).mp4
第32课:用户问“刚才那个订单”，但不是每句话都值得记(1).mp4
第33课:用户自称是VIP，不代表他真是VIP(1).mp4
第34课:历史消息、工具结果、RAG片段全挤在一起，模型开始串台(1).mp4
第35课:上下文太长，模型开始把中间内容忘掉(1).mp4
第36课:用户、工具和知识库都可能把脏指令带进来(1).mp4
第37课:老板问:它为什么这么回答?你不能只说“大模型觉得”(1).mp4
第38课:改Prompt后，物流好了，退款炸了(1).mp4
第39课:失败了先别乱改，用户差评也不是白挨骂(1).mp4
第40课:老板又看账单，你开始做成本分层(1).mp4
第41课:大促前夜，小哲电商客服Agent总演习(1).mp4
第42课:大促第一波:物流和活动规则必须走对路(1).mp4
第43课:大促第二波:用户要退款，AI必须停下来等人批(1).mp4
第44课:大促第三波:服务抽风、越权追问和知识没命中一起打过来(1).mp4
第45课:老板问能不能上线，你先把边界写清楚(1).mp4
第46课:老板问还能不能更强，你把路线图和项目表达一起讲清楚(1).mp4
真正有价值的AI Agent开发，不在于看懂理论，而在于能落地、能商用、能扛住真实业务场景压力。市面上多数智能体教程只讲基础搭建，避开报错、幻觉、成本、安全、业务适配等核心难题。
本套课程以真实电商项目为载体，把底层原理、开发技术、工程优化、项目迭代、上线运维全部打通，带你从零打造一套稳定、合规、低成本、可商用的AI智能代理系统，彻底摆脱“只会理论、无法落地”的困境，掌握当下稀缺的AI工程化实战能力。
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