Agentic AI 智能体开发行动营

Agentic AI 智能体开发行动营

Agentic AI 智能体开发行动营

为期 5 周的实战课程，涵盖工具调用、多智能体协同、生产环境部署等核心内容。您将掌握 MCP、LangGraph、LangFuse 等技术栈，完成 6 个企业级项目，包括文献研究助手、旅行规划智能体等，最终获得可商用的代码与部署方案，快速具备智能体开发与落地能力

等 2 人订阅共38篇文章创建于2026-04-06

5.8 垂直领域 Agent 的未来：探索模型微调在金融、法律等行业的应用

> 导语：在本课程的最后一章，让我们将目光从具体的代码和技术细节中抬起，投向更广阔的星辰大海。我们已经通过“AI 皮肤科医生”项目，亲眼见证了模型微调如何将一个通用模型“点化”为垂直领域的专家。然而，

7天前
25
点赞
评论

5.7 医疗 Agent 实战：构建一个懂“望闻问切”的智能医疗咨询助手

> 导语：纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。在本课程的最后一个实战项目中，我们将把第五周的所有核心技术——LoRA 微调与 vLLM 部署——落地到一个具体、有价值的应用场景中。我们将亲手构建一个“智能

7天前
24
点赞
评论

5.6 【直播精华】模型部署与智能体集成实战

> 直播导语：同学们，欢迎来到我们《Agentic AI 智能体开发行动营》的最后一次直播课！在过去的五周里，我们一起经历了一段非凡的旅程：从 Function Calling 的“第一次接触”，到

7天前
15
点赞
评论

5.5 vLLM 部署加速指南：让你的微调模型推理速度提升 10 倍

> 导语：我们已经成功地微调并评估了我们的“AI 皮肤科医生”模型。现在，我们面临着“最后一公里”的挑战：如何将这个模型部署成一个高性能、高吞吐、可供成千上万用户同时访问的在线服务？使用标准的 Hug

7天前
31
点赞
评论

5.4 模型评估与优化：科学评估微调效果

> 导语：在上一章的“炼丹”实战中，我们成功地微调出了一个“AI 皮肤科医生”模型，并通过几个简单的对话，直观地感受到了它的变化。但这种“感觉”是主观的、不可靠的。要将“炼丹”从一门“玄学”变为一门“

7天前
18
点赞
评论

5.3 LlamaFactory 微调实战：微调 Qwen/DeepSeek 模型

> 导语：理论的尽头是实践。我们已经理解了 LoRA 的原理，并学会了如何“指挥”GPT-4 为我们生产高质量的微调数据。现在，万事俱备，只欠“开炉炼丹”。本章将是一次纯粹的、从头到尾的动手实战。我们

7天前
20
点赞
评论

5.2 数据决定模型上限！用 Easy Dataset 快速构建高质量微调数据集

> 导语：在上一章，我们掌握了 LoRA 这把“手术刀”。但再高明的外科医生，也需要对“病灶”有清晰的了解才能下刀。在模型微调这个“手术”中，数据就是我们要处理的“病灶”，它的质量直接决定了手术的成败

7天前
18
点赞
评论

5.1 LoRA 微调，YYDS！一文带你入门低成本优化垂直领域大模型

> 导语：欢迎来到课程的最后一周！在前四周，我们如同“装备大师”，学会了使用 Prompt、工具、框架、评估体系等“外功”来武装我们的 Agent。但面对某些高度专业的垂直领域（如医疗、法律、金融），

7天前
12
点赞
评论

4.8 Langfuse vs. LangSmith：两大主流 LLMOps 平台深度对比与选型指南

> 导语：在 AI 应用可观测性（LLMOps）的江湖中，有两个名字你一定绕不开：Langfuse 和 LangSmith。前者是我们本周深度学习和实践的开源利器，后者则是 LangChain 官方出

7天前
41
点赞
评论

4.7 【直播精华】持续监控与性能优化：让你的 Agent 在生产环境狂飙

> 直播导语：各位同学，欢迎来到第四周的收官直播！我们已经学会了如何追踪、评估和加固我们的 AI Agent。但一个残酷的现实是：上线只是开始，运维才是“正餐”。一个今天表现完美的 Agent，明天可

7天前
20
点赞
评论

4.6 你的 Agent 安全吗？Prompt 注入、数据泄露攻击模式与防御策略

> 导语：在上一章，我们构建了一个“AI 防火墙”，学会了如何检测正在发生的攻击。然而，在安全领域，仅仅满足于“发现问题”是远远不够的。一个真正健壮的系统，需要构建纵深防御（Defense in De

7天前
32
点赞
评论

4.5 AI 世界的“防火墙”：从零构建 LLM 攻击实时检测系统

> 导语：我们已经构建了功能强大、可观测、可评估的 AI Agent。但我们是否忽略了一个致命的“阿喀琉斯之踵”——安全？当你的 Agent 能够调用 API、访问数据库、甚至执行代码时，它就从一个信

7天前
29
点赞
评论

4.4 线上 vs. 离线：使用 Langfuse 实现智能体的全方位无死角评估

> 导语：我们已经学会了用 Langfuse 收集 AI 应用的“痕迹”（Traces）。现在，是时候从这些痕迹中“断案”了——也就是进行评估。评估是连接“可观测性”和“持续优化”的桥梁。在本章中，我

7天前
13
点赞
评论

4.3 Langfuse 集成实战：追踪 OpenAI、LangChain 和 LangGraph 应用

> 导语：在上一章，我们已经成功地在本地运行了 Langfuse，并初步领略了其强大的追踪能力。现在，是时候将这项能力应用到我们之前构建的各种 AI 应用中了。本章将是一次聚焦于“集成”的实战演练。我

7天前
30
点赞
评论

4.2 X-Ray 视角透视 Agent：用 Langfuse 追踪、调试与优化你的 AI 应用

> 导语：在上一章，我们建立了评估体系的“理论大厦”。但理论需要工具来落地。如果说开发 AI 应用像是在造一架精密的飞机，那么没有追踪和可观测性工具，就相当于在没有仪表盘和黑匣子的情况下“盲飞”。这无

7天前
35
点赞
评论

4.1 Agent 也需要体检！如何为你的 AI 智能体建立科学的评估体系

> 导语：欢迎来到课程的第四周！在过去的三周里，我们掌握了如何“构建”一个能跑、能用、甚至能部署的 Agentic AI 应用。但是，一个更深刻、更具挑战性的问题摆在我们面前：我们如何科学地度量我们构

7天前
8
点赞
评论

3.6 线上问题排查实战：让你的 AI 服务 7x24 小时稳定运行

> 导语：欢迎来到第三周的终极实战！我们已经成功地将“旅小智”部署到了云端。但是，部署成功只是一个新的开始。在真实的生产环境中，系统会在你意想不到的时间、以你意想不到的方式出现问题。当凌晨三点，告警短

7天前
16
点赞
评论

3.5 【直播精华】生产环境部署实战与问题排查

> 直播导语：大家晚上好！欢迎来到第三周的最后一场直播。在上一节课，我们用 Docker Compose 成功地在本地一键启动了“旅小智”全栈应用，这非常酷！但是，本地的成功只是第一步。将一个 AI

7天前
8
点赞
评论

3.4 Docker 终极指南：一键部署你的多角色智能体系统

> 导语：我们已经成功地在本地开发并运行了“旅小智”这个由前端、后端和 AI 核心组成的全栈应用。但是，我们的“征途”还未结束。如何将这个由多个服务组成的复杂系统，方便、可靠地部署到任何地方？如何让一

7天前
13
点赞
评论

3.3 拒绝“玩具”！“旅小智”项目全栈开发实录

> 导语：在前两章，我们绘制了“旅小智”的宏伟蓝图，并搭建了其前后端的“骨骼”。现在，是时候为它注入“灵魂”了。本章将是一次从设计到实现、从后端到前端的完整开发实录，我们将把之前所有的理论和设想，全部

7天前
10
点赞
评论