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课程介绍
AI Agent从0到1定制开发 全栈/全流程/企业级落地实战，经百课优（baikeu.com）精心整理发布。
AI代理开发已经成为AI时代的一项核心技能，市场需求持续增长，而优秀人才却稀缺。越早学习这项技术，未来的回报将越大！本课程将从基础知识开始，手把手引导你深入学习，涵盖从需求分析到设计、开发、部署优化及评估的整个过程。你将掌握全栈开发技能，包括 LangChain、CrewAI、Deepseek、RAG、单/多 Agent 和工作流等多个领域。通过课程，你将积累超过10个实战场景的经验，提升智能化解决方案的设计能力，全面增强企业定制化和智能化开发的实战水平，帮助你成为AI时代紧缺且受欢迎的人才。
课程资源目录
├──第1章 课程学习安排——助你顺利学习以及避坑/
│ ├── [ 29M] 1-1深入了解课程，少走弯路，必看！！！
│ └── [421K] 1-2如何提问&进入课程群&使用IDE学习环境.pdf
├──第2章 AI智能体：AI3.0时代最大的转型红利/
│ ├── [2.0M] 2-1本章介绍
│ ├── [ 34M] 2-2智能革命爆发：从梦想到现实
│ ├── [ 23M] 2-3智能体揭秘：为什么它是未来的核心？智能体到底是什么？
│ ├── [ 41M] 2-4风口以至-机遇与挑战：AI淘汰的是不会使用AI的人
│ ├── [9.4M] 2-5新手必知：扫清学习障碍
│ └── [677K] 2-6本章小结
├──第3章 大模型：智能体的超级大脑/
│ ├── [2.6M] 3-1本章介绍
│ ├── [ 23M] 3-2带你快速了解LLM（大语言模型）的前世今生
│ ├── [ 21M] 3-3全景扫描：国内外主流大语言模型（LLM）
│ ├── [ 19M] 3-4开源VS闭源：你该如何选择
│ ├── [ 28M] 3-5大模型的短板与解决方案
│ ├── [ 35M] 3-6练一练：搞定你的大模型源（闭源与开源）
│ └── [1.2M] 3-7本章小结
├──第4章 AI应用开发应知必会的那些事/
│ ├── [3.7M] 4-1本章介绍
│ ├── [ 33M] 4-2如何正确使用AI编程？
│ ├── [ 31M] 4-3什么是提示词工程？AI对话的魔法咒语+常见思维流模式
│ ├── [ 15M] 4-4如何正确的获取AI行业信息？
│ ├── [ 27M] 4-5小浪助手两大项目演示：单智能体和多智能体
│ └── [2.2M] 4-6本章总结
├──第5章 DeepSeek：国产之光/
│ ├── [7.5M] 5-1本章介绍
│ ├── [ 32M] 5-2DeepSeek为什么火了？
│ ├── [ 44M] 5-3推理大模型做对了什么？DeepSeekV3与DeepSeekR1本质区别
│ ├── [ 21M] 5-4DeepSeek提示词模板与注意
│ ├── [6.8M] 5-5新手必知的10个DeepSeek魔法指令
│ ├── [ 68M] 5-6DeepSeek的模型与部署需求分析，以及资源获取方式
│ ├── [ 55M] 5-7DS本地部署：本地私有化AI对话助手实现
│ ├── [ 34M] 5-8DS云端部署：按需付费更加灵活
│ ├── [ 39M] 5-9DS云端API：个人用户最佳选择
│ └── [2.3M] 5-10本章小结
├──第6章 初识langchain：LLM大模型与AI应用的“粘合剂”/
│ ├── [3.0M] 6-1本章介绍
│ ├── [ 11M] 6-2langchain是什么以及发展过程
│ ├── [ 27M] 6-3langchain能做什么和能力一览
│ ├── [ 11M] 6-4langchain的优势与劣势分析
│ ├── [ 28M] 6-5langchain使用环境的搭建
│ ├── [ 19M] 6-6AI智能开发学习平台（实战+免费key+测试+AI资讯）
│ ├── [ 28M] 6-7先跑起来：第一个实例，了解langchain的基本模块
│ └── [2.6M] 6-8本章总结
├──第7章 ChatModels：磨平不同LLM的差异/
│ ├── [3.9M] 7-1本章介绍
│ ├── [ 24M] 7-2LangChain核心组件：LLMs与ChatModels
│ ├── [ 73M] 7-3LangChain使用标准事件驱动大模型
│ ├── [ 31M] 7-4tokens与上下文交互窗口
│ ├── [ 14M] 7-5模型异常处理与缓存机制
│ ├── [ 29M] 7-6如何配合本地大模型？模型Tokenusage的花费？
│ ├── [ 24M] 7-7大模型的ToolCall工具调用能力：先进大模型的标配
│ └── [2.8M] 7-8练一练：使用某个大模型来驱动事件
├──第8章 PromptTemple： 提示词工程在LangChain中的实践/
│ ├── [2.0M] 8-1本章介绍
│ ├── [9.5M] 8-2提示词：大模型工作的核心部件
│ ├── [ 13M] 8-3prompts模板：大模型推理的关键
│ ├── [7.3M] 8-4五种prompts模板实战：字符串模板应用
│ ├── [9.3M] 8-5五种prompts模板实战：对话模板应用
│ ├── [5.9M] 8-6五种prompts模板实战：消息占位符应用
│ ├── [6.0M] 8-7五种prompts模板实战：使用Message组合模板
│ ├── [ 27M] 8-8五种prompts模板实战：自定义模板应用
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│ ├── [ 30M] 8-9FewShot：提供推理质量的常见方式
│ ├── [ 32M] 8-10示例选择器-根据长度动态选择提示词示例
│ ├── [ 16M] 8-11示例选择器-根据语义相似度选择提示词示例
│ ├── [ 18M] 8-12示例选择器-MMR与最大余弦相似度选择示例
│ ├── [8.5M] 8-13使用Partial实战部分格式化效果
│ ├── [ 35M] 8-14langchainhub加载提示词管理
│ ├── [2.1M] 8-15练一练：使用langchainhub加载提示词模板
│ └── [4.6M] 8-16本章总结
├──第9章 规范化输出：OutputParsers的关键技术/
│ ├── [9.3M] 9-1本章介绍
│ ├── [ 25M] 9-2常见的输出解析器OutputParsers一览
│ ├── [ 31M] 9-3文本、JSON、XML、结构化输出解析器应用（1）
│ ├── [ 37M] 9-4文本、JSON、XML、结构化输出解析器应用（2）
│ ├── [ 19M] 9-5LLM应用容错机制
│ ├── [ 22M] 9-6如何自定义解析器？
│ └── [3.2M] 9-7本章总结
└──第10章 LCEL：组件化开发的新范式/
├── [3.8M] 10-1本章介绍
├── [ 14M] 10-2Runnable接口到底是什么？
├── [ 27M] 10-3LCEL是什么与使用场景
├── [ 10M] 10-4链的基本应用：使用管道操作符快速生成一条链
├── [ 35M] 10-5链的基本应用：链的流式调用
├── [ 19M] 10-6链的基本应用：并行运行多条链
├── [ 16M] 10-7从老版本的chain迁移到LCEL
├── [ 32M] 10-8链的高级应用：在链中使用函数
├── [ 15M] 10-9链的高级应用：在链中自定义支持流输出的函数
├── [3.5M] 10-10链的高级应用：使用RunnablePassthrough来传递值
├── [ 14M] 10-11链的高级应用：如何在运行时动态添加链的配置
├── [ 43M] 10-12链的高级应用：为链增加记忆能力（短时记忆InMemoryHistory）
├── [ 20M] 10-13链的高级应用：使用Redis构建长期记忆
├── [ 27M] 10-14链的高级应用：使用LCEL来自定义路由链
└── [1.8M] 10-15本章总结
└── 资料代码/
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