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Parts
- P1 · 01-课程欢迎与架构基础
- P2 · 02-幻觉、模型演进与竞争者
- P3 · 03-开发者基础与API使用
- P4 · 04-Token经济学与上下文窗口管理
- P5 · 05-API消息角色与提示工程细微差别
- P6 · 06-动手实验:练习实验与首次API调用
- P7 · 07-多轮对话历史、API成本与权衡
- P8 · 08-架构概览:工具Schema与执行循环
- P9 · 09-预定义AI工作流与自主Agent对比
- P10 · 10-核心循环:感知、推理、行动
- P11 · 11-动手实验:工程化标准While循环
- P12 · 12-规划局限、脆弱逻辑与缓解护栏
- P13 · 13-内存管理器:滑动窗口与向量数据库
- P14 · 14-多Agent框架与Agent间通信
- P15 · 15-解构生产故障与错误处理
- P16 · 16-数据接地与预封装框架(LangChain、Mastra)
- P17 · 17-动手实验:构建生产级个人助手
- P18 · 18-OpenClaw代码库导览与文件架构
- P19 · 19-自定义布局、终端界面与并发锁
- P20 · 20-测试非确定性Agent与LLM作为评判的评估
- P21 · 21-可观测性、跟踪性能指标与优化杠杆
- P22 · 22-Agent安全、高级提示组装与总结
Description
围绕AI Agent开发入门这一主线,从架构认知到工程落地逐步展开。课程先以欢迎与架构基础切入,帮助建立对智能体系统的整体理解,接着深入探讨大模型幻觉、模型演进及不同方案之间的对比,为后续设计打下判断基础。随后进入开发者视角,讲解API使用方式、Token经济学与上下文窗口管理,并通过消息角色和提示工程的细微差别,让调用策略更精准。首次动手实验会带你完成第一轮API调用练习,紧接着分析多轮对话历史、API成本与取舍,让你在实际预算约束下学会权衡。架构层面专门拆解工具Schema与执行循环,对比预定义AI工作流和自主Agent的适用场景,梳理感知、推理、行动这一核心循环的运作机制。最后通过工程化标准While循环的动手实验,把循环逻辑落地为可运行的代码骨架,并直面规划局限、脆弱逻辑等现实问题,介绍缓解护栏的设计思路。