2026年想转Agent开发？最好的《大模型应用开发》教程来了！包含所有干货！学完从小白到大神，存下吧很难找全的！

Parts

1. P1 · 【前言】为什么2026年这么多人转Agent开发工程师
2. P2 · 【认知篇】01.什么是AI大模型开发
3. P3 · 【认知篇】02.RAG的基本原理
4. P4 · 【认知篇】03.微调的基本原理
5. P5 · 【部署篇】04.本地安装部署DeepSeek大模型
6. P6 · 【部署篇】05.通过API访问本地部署的大模型
7. P7 · 【Dify篇】06.通过Dify构建大模型应用并和已有系统集成
8. P8 · 【Dify篇】07.通过Dify的API和已有系统集成
9. P9 · 【Dify篇】08.基于本地大模型和Dify打造本地化RAG知识库
10. P10 · 【原生RAG篇】09.基于原生RAG应用开发了解RAG原理
11. P11 · 【提示词工程篇】10.什么是提示工程(PromptEngineering)
12. P12 · 【提示词工程篇】11.Prompt的典型构成
13. P13 · 【提示词工程篇】12.进阶技巧
14. P14 · 【提示词工程篇】13.防止 Prompt 攻击
15. P15 · 【提示词工程篇】14.内容审核：Moderation APl
16. P16 · 【提示词工程篇】15.OpenAIAPI的几个重要参数
17. P17 · 【提示词工程篇】16.用 GPTs 帮我们写 prompt
18. P18 · 【提升篇】17.智能体常用技术-Langchain
19. P19 · 【提升篇】18.Langchain环境搭建_通义模型应用
20. P20 · 【提升篇】19.Langchain环境搭建_其它模型应用
21. P21 · 【提升篇】20.Langchain环境搭建_ollama模型加载
22. P22 · 【提升篇】21.Langchain环境搭建_本地模型应用
23. P23 · 【提升篇】22.Langchain关键对象_提示词模板
24. P24 · 【提升篇】23.Langchain关键对象_输出格式化
25. P25 · 【提升篇】24.Langchain关键对象_链式调用
26. P26 · 【提升篇】25.Langchain响应_流式响应
27. P27 · 【提升篇】26.Langchain记忆系统_ConversationBufferMemory
28. P28 · 【提升篇】27.Langchain记忆系统_ConversationBufferWindowMemory
29. P29 · 【提升篇】28.Langchain记忆系统_ConversationTokenBufferMemory
30. P30 · 【提升篇】29.Langchain记忆系统_ConversationSummaryBufferMemory
31. P31 · 【提升篇】30.Langchain文本嵌入模型_介绍与网络模型
32. P32 · 【提升篇】31.Langchain文本嵌入模型_本地模型使用
33. P33 · 【提升篇】32.Langchain文本嵌入模型_持久化与数据匹配
34. P34 · 【提升篇】33.Langchain工具_工具封装
35. P35 · 【提升篇】34.Langchain工具_实战_封装天气API接口
36. P36 · 【提升篇】35.Langchain工具_实战_开发获取城市编码功能
37. P37 · 【提升篇】36.Langchain工具_实战_优化天气API接口
38. P38 · 【提升篇】37.Langchain工具_实战_Agent调用工具流程
39. P39 · 【提升篇】38.Langchain工具_实战_Agent调用多个工具
40. P40 · 【提升篇】39.快速了解LangGraph
41. P41 · 【提升篇】40.langgraph2-使用LangGraph构建Agent智能体_上
42. P42 · 【提升篇】41.langgraph3-使用LangGraph构建Agent智能体_下
43. P43 · 【提升篇】42. langgraph4-LangGraph接入MCP
44. P44 · 【提升篇】43.langgraph5-深度理解Graph_上
45. P45 · 【提升篇】44. langgraph6-深度理解Graph_下
46. P46 · 【提升篇】45.langgraph7-使用LangGraph构建多智能体工作流
47. P47 · 【提升篇】46. langgraph8-零帧起手，实现多智能体工作流
48. P48 · 【RAG深度篇】47.RAG初识
49. P49 · 【RAG深度篇】48.RAG索引的构建
50. P50 · 【RAG深度篇】49.RAG检索重排
51. P51 · 【RAG深度篇】50.RAG文档分块
52. P52 · 【RAG深度篇】51.RAG文本向量化
53. P53 · 【模型微调篇】52.模型微调介绍
54. P54 · 【模型微调篇】53.什么是训练预训练微调轻量化微调
55. P55 · 【模型微调篇】54.轻量化微调
56. P56 · 【实战篇】55.智能招聘面试模拟系统（上）
57. P57 · 【实战篇】56.智能招聘面试模拟系统（下）