任你选择
课程大纲
熟练使用LLM能力的核心知识体系
l 大语言模型的基本原理详解
l LLM应用能力的进阶模型（“倒三角”模型）
l 提示词工程基础知识
l 主流提示词使用技巧
l 提示的万能使用公式详解
l 提示词模板的使用
l 提示词静态链的使用
l 提示词的横向扩展
l 提示词的纵向扩展
l 使用API访问大模型
l ReAct的概念和落地
l 思维链和多思维链
l RAG的基本原理与应用
l 多模态RAG的使用
l plugin机制与使用方式
l Function Call机制与使用方式
l MCP机制与使用方式
l Skill机制与使用方式
l Skill高级使用技巧
Agent核心知识体系
l Agent的雏形
l Agent智能体的定义与特点
l Agent与传统软件的关系
l Agent与LLM的关系
l Agent的能力图谱
l Agent的错误累积特性
l Agent开发的基本框架
l 业界主流Agent的设计思路与使用
l Multi-Agent的雏形
l 业界主流Multi-Agent的设计思路
l 多Agent任务调度策略与选型
l Agent设计模式与选择
l Multi-Agent的基本逻辑和应用范围
l OpenClaw的原理与架构设计
l Multi-Agent应用示例：MetaGPT
l Multi-Agent应用示例：DevChat
Agent设计模式
l 顺序执行链模式与案例详解
l 路由模式与案例详解
l 并行模式与案例详解
l 反思模式与案例详解
l 工具使用模式与案例详解
l 规划模式与案例详解
l 多智能体协作模式与案例详解
l 人类参与模式与案例详解
l 短期记忆管理模式与案例详解
l 长期记忆管理模式与案例详解
Agent智能体开发
l Agent开发的主流框架简介
l Agent开发框架的学习方法与策略
l 基于可视化编排的Agent开发模式
l 基于代码框架的Agent开发模式
l 记忆，规划，工具，自主决策，推理详解
l 多智能体协作
l 企业级智能体应用与任务规划
l Agent开发框架选型
l 用LangChain实现路由模式
l 用LangChain实现并行模式
l 用LangChain实现反思模式
l 用LangChain实现工具使用
l 用LangChain实现规划模式
l 用LangChain实现短期记忆管理模式
l 用LangChain实现长期记忆管理模式
l Agent评测体系的设计
l Agent评测的完整流程和最佳实践
Agent高级主题与应用前沿
l Agent评测的“可验证性”理论
l Agent评测的数据集准备
l Agent评测的业界前沿实践
l Agent评测的发展方向
l AgentOps的概念
l AgenticOps的概念
l AgentOps的难点与挑战
l AgentOps的异常定义
l AgentOps的全流程体系
l AgentOps的发展方向
企业级Agent实战案例详解（软件工程领域独家干货）
l 接口测试用例和脚本生成Agent的设计与落地实践
l GUI测试用例和脚本生成Agent的设计与落地实践
l 自启发GUI测试Agent的设计思路与落地实践
l Code Agent的设计思路与落地实践
l 代码重构Agent的设计思路与落地实践
l 代码评审Agent的设计思路与落地实践
l 需求辅助Agent的设计思路与落地实践
l 各类其他Agent的设计思路与落地实践
