源碼可復(fù)現(xiàn)！7個demo吃透Agent開發(fā)從0到1：含RAG、MCP、DeepResearch、多智能體

AI Agent開發(fā)，可以說是目前最火熱，崗位缺口最大的研發(fā)方向之一，只要會Agent開發(fā)，找到一份工作都是非常容易的。但翻閱近期各大廠的算法崗位JD，會發(fā)現(xiàn)一個明顯變化：

“熟悉RAG系統(tǒng)、有LangChain/LangGraph開發(fā)經(jīng)驗、能獨立搭建Agent應(yīng)用。”——這些要求正在從加分項變成了必要條件。

圖源于boss

從最初的LLM聊天機器人，到具備規(guī)劃、記憶、工具調(diào)用能力的智能體，再到多Agent協(xié)作的復(fù)雜生態(tài)，整個行業(yè)正在經(jīng)歷一場范式轉(zhuǎn)變。當(dāng)下，如何高效開發(fā)具備復(fù)雜推理與協(xié)作能力的智能體，已經(jīng)成為工業(yè)界的焦點。

為此，深藍學(xué)院開設(shè)了「工業(yè)級RAG系統(tǒng)與Agent應(yīng)用開發(fā)實踐」課程，每章末尾新增 LangGraph/LangChain補充講解（詳解內(nèi)容看后文），授課講師為商湯科技大裝置高級算法研究員陳家豪，老師所在的團隊已經(jīng)落地了幾十個AI項目，為企業(yè)帶來數(shù)千萬的商業(yè)營收。以下是實訓(xùn)項目demo展示：

（實踐項目：報告撰寫智能助手）

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課程導(dǎo)師

課程大綱

課程重磅升級

在保留商湯科技自研 LazyLLM 極簡實戰(zhàn)框架的基礎(chǔ)上，每章末尾新增 LangGraph/LangChain 補充講解，7 個實戰(zhàn)作業(yè)全部提供雙框架對照實現(xiàn)。

對于技術(shù)基礎(chǔ)好的同學(xué)，可以選擇langchain\langgraph組合

對于技術(shù)基礎(chǔ)較弱的，可以選擇低代碼的平臺lazyllm

同一個項目，你可以分別用適合快速私有化交付的 LazyLLM，和適合互聯(lián)網(wǎng)大廠生產(chǎn)級系統(tǒng)的 LangGraph各做一遍。兩個都會，簡歷想寫哪個寫哪個。

課程亮點

1.系統(tǒng)視角：從 LLM 機理到 Agent 應(yīng)用實戰(zhàn)，構(gòu)建完整技術(shù)框架，避免碎片化學(xué)習(xí)。

2.工程實戰(zhàn)：每節(jié)課“先講再做”，通過寫代碼、跑指標(biāo)，快速積累實踐經(jīng)驗。

3.可遷移經(jīng)驗：課程產(chǎn)出的 ChatBot、RAG、AI Agent Demo 可快速遷移至真實業(yè)務(wù)場景，縮短 PoC 周期。

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部分實踐項目

課程包含7個實戰(zhàn)項目，為滿足學(xué)員多樣化學(xué)習(xí)需求，我們適配了兩套Agent開發(fā)框架：一套是商湯的LazyLLM，主打低代碼一站式全生命周期開發(fā)框架，極簡落地；另一套則是開源生態(tài)中廣泛使用的LangChain和LangGraph，是目前互聯(lián)網(wǎng)與AI企業(yè)招聘中高頻要求的核心技術(shù)棧。

課程收獲

硬技能

• 掌握使用商湯自研大模型應(yīng)用框架 LazyLLM 快速搭建并部署 ChatBot、RAG、AI Agent應(yīng)用全流程。

• 系統(tǒng)掌握 RAG 系統(tǒng)的發(fā)展路線以及優(yōu)化策略，掌握工業(yè)級RAG系統(tǒng)的實現(xiàn)思路。

• 掌握 MCP Server 的實現(xiàn)原理與接入應(yīng)用方式，具備設(shè)計單智能體、多智能體應(yīng)用的能力。

軟實力

• 指標(biāo)驅(qū)動迭代思維：掌握RAG系統(tǒng)評估思路，親自嘗試自動評估→調(diào)參→再評估的性能提升閉環(huán)。

• 協(xié)議化、插件化開發(fā)理念：告別重復(fù)造輪子，讓模型能力像積木一樣組合。

• 具備短時間內(nèi)完成一個可演示、可度量、可擴展的AI應(yīng)用原型的能力。

  適合人群

1.AI應(yīng)用開發(fā)者/全棧工程師

2.技術(shù)愛好者/職業(yè)轉(zhuǎn)型求職者

3.相關(guān)專業(yè)的本科生/研究生

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