课程内容简介
《Agent应用开发知识点动画讲解视频》是一套系统讲解AI Agent技术体系的入门到进阶课程，通过动画化方式拆解智能体开发核心知识。课程从AI Agent基础概念切入，深入解析Agent与传统AI、Chatbot、LLM应用的区别，理解自主Agent、目标驱动、多步推理、记忆系统、工具调用、环境交互等核心机制。随后系统学习大语言模型原理，包括Transformer、Attention、Token预测、提示词工程、模型选择等底层知识，并进一步深入Agent架构设计、任务规划、多Agent协作、RAG检索增强、向量数据库、Function Calling、MCP协议等关键技术。课程还覆盖LangChain、LangGraph、CrewAI等主流Agent框架，以及企业级Agent系统设计、性能优化、安全防护、质量评估和真实应用案例，帮助学习者建立完整AI Agent开发知识体系，为搭建智能助手、自动化工作流和企业级AI应用打下基础。
适合学习人群
1. 想系统学习AI Agent的新手开发者 2. 希望掌握大模型应用开发的程序员 3. 想了解智能体技术的AI从业者 4. 需要搭建自动化AI应用的创业者 5. 对LLM和Agent方向感兴趣的学习者
学习后的收获
1. 理解AI Agent底层原理与核心架构 2. 掌握LLM、Prompt、RAG关键技术体系 3. 学会设计单Agent与多Agent系统 4. 熟悉主流Agent开发框架与工作流 5. 具备构建AI应用项目的技术认知
课程目录 1.01_什么是 AI Agent？它与传统 AI 有什么区别？.mp4 2.02_什么是 Agentic AI？.mp4 3.03_LLM 与 Agent 有什么区别？.mp4 4.04_为什么从 LLM 应用转向 Agent？.mp4 5.05_Agent 的核心组件有哪些？.mp4 6.06_Agent 和 Chatbot 的区别？.mp4 7.07_什么是自主 Agent？.mp4 8.08_什么是目标驱动型 Agent_.mp4 9.09_什么是多步推理_ Agent 如何实现_.mp4 10.10_为什么 Agent 需要记忆_.mp4 11.11_什么是推理引擎_.mp4 12.12_工具使用在 Agent 中的作用_.mp4 13.13_什么是环境交互_.mp4 14.14_感知与行动在 Agent 中如何体现_.mp4 15.15_单 Agent 与多 Agent 系统的区别_.mp4 16.16_Agent 的能力边界在哪里_.mp4 17.01_什么是大语言模型(LLM)_.mp4 18.02_LLM 是如何训练的_.mp4 19.03_什么是 Token_.mp4 20.04_什么是下一个 Token 预测_.mp4 21.05_Transformer 的核心机制是什么_.mp4 22.06_注意力机制(Attention)是怎么工作的_.mp4 23.07_Temperature 参数对生成结果有什么影响_.mp4 24.08_Top-K 和 Top-P 采样是什么_.mp4 25.09_什么是幻觉(Hallucination)_.mp4 26.10_LLM 为什么会产生幻觉_.mp4 27.11_如何评估 LLM 的质量_.mp4 28.12_开源模型 vs API 模型，如何选择_.mp4 29.13_如何为项目选择合适的 LLM_.mp4 30.14_Prompt 对 LLM 输出有什么影响_.mp4 31.15_什么是指令微调(Instruction Tuning)_.mp4 32.16_RLHF 在 LLM 中起什么作用_.mp4 33.01_什么是提示词工程（Prompt Engineering）？.mp4 34.02_Zero-Shot 和 Few-Shot 有什么区别？.mp4 35.03_什么是思维链（Chain of Thought）？.mp4 36.04_为什么 CoT 能提升推理能力？.mp4 37.05_什么是自洽性（Self-Consistency）？.mp4 38.06_什么是 ReAct 提示策略？.mp4 39.07_如何设计稳定可靠的 Prompt？.mp4 40.08_什么是 Prompt 注入攻击？.mp4 41.09_如何防御 Prompt 注入？.mp4 42.10_如何设计高质量的 Prompt 模板？.mp4 43.11_System Prompt 和 User Prompt 有什么区别？.mp4 44.12_如何控制 LLM 的输出格式？.mp4 45.13_如何提升 Prompt 的鲁棒性？.mp4 46.14_如何为多步骤任务设计 Prompt？.mp4 47.15_Prompt 对 Agent 行为有什么影响？.mp4 48.01_一个完整的 Agent 架构包含哪些部分？.mp4 49.02_Agent 的规划（Planning）机制是什么？.mp4 50.03_什么是任务分解？Agent 如何做任务分解？.mp4 51.04_Agent 的决策机制是什么？.mp4 52.05_工具调用和函数调用是什么？有什么区别？.mp4 53.06_Agent 如何调用外部 API？.mp4 54.07_什么是执行循环（Execution Loop）？.mp4 55.08_Agent 如何处理重试和错误恢复？.mp4 56.09_Agent 的记忆系统有哪些设计模式？.mp4 57.10_短期记忆和长期记忆在 Agent 中如何实现？.mp4 58.11_Agent 如何管理状态（State Management）？.mp4 59.12_什么是 Agent 的自我反思（Reflection）？.mp4 60.13_多 Agent 如何协作？.mp4 61.14_Agent 如何进行任务优先级排序？.mp4 62.15_如何设计一个通用 Agent 框架？.mp4 63.16_如何设计一个垂直领域 Agent？.mp4 64.01_什么是 RAG（检索增强生成）？.mp4 65.02_RAG 的工作流程是什么？.mp4 66.03_为什么 Agent 需要 RAG？.mp4 67.04_什么是向量嵌入（Embedding）？.mp4 68.05_什么是文档分块（Chunking）？.mp4 69.06_如何选择合适的 Chunk Size？.mp4 70.07_什么是向量数据库？.mp4 71.08_常见向量数据库有哪些？如何选择？.mp4 72.09_向量相似度搜索是如何实现的？.mp4 73.10_如何优化 RAG 的召回率？.mp4 74.11_如何优化 RAG 的精确率？.mp4 75.12_Rerank 在 RAG 中起什么作用？.mp4 76.13_RAG 如何解决长上下文问题？.mp4 77.14_RAG 如何减少幻觉？.mp4 78.15_RAG 和微调如何选择？.mp4 79.16_RAG 落地最难的问题是什么？.mp4 80.01_什么是工具使用（Tool Use）？.mp4 81.02_Agent 如何进行工具选择？.mp4 82.03_工具选择的底层机制是什么？.mp4 83.04_如何设计好的工具 Schema？.mp4 84.05_Function Calling 的设计原则是什么？.mp4 85.06_Agent 如何调用数据库？.mp4 86.07_Agent 如何调用搜索引擎？.mp4 87.08_Agent 如何执行代码？.mp4 88.09_如何协调多工具的调用？.mp4 89.10_如何避免 Agent 错误地调用工具？.mp4 90.11_工具调用失败后 Agent 如何处理？.mp4 91.12_如何验证工具调用结果的可靠性？.mp4 92.13_如何设计 Agent 的插件系统？.mp4 93.14_什么是 MCP（Model Context Protocol）？.mp4 94.15_如何控制工具的权限？.mp4 95.01_你用过哪些 Agent 框架？如何评价？.mp4 96.02_LangChain 的核心组件是什么？.mp4 97.03_LangGraph 和 LangChain 有什么区别？.mp4 98.04_AutoGPT 的核心思路是什么？.mp4 99.05_ReAct Agent 是如何工作的？.mp4 100.06_什么是 CrewAI？它的设计理念是什么？.mp4 101.07_OpenAI Assistants API 有哪些核心功能？.mp4 102.08_如何选择适合项目的 Agent 框架？.mp4 103.09_用开源框架还是自研 Agent 框架？.mp4 104.10_如何设计 Agent 的工作流？.mp4 105.11_DAG 和循环流在 Agent 工作流中如何选择？.mp4 106.12_多 Agent 编排的核心挑战是什么？.mp4 107.13_如何构建一个 Agent Pipeline？.mp4 108.14_如何实现 Agent 的可观测性（Observability）？.mp4 109.15_Agent 系统如何调试？.mp4 110.01_如何设计企业级 Agent 系统？.mp4 111.02_如何设计一个 AI 助理产品？.mp4 112.03_如何设计智能客服 Agent 系统？.mp4 113.04_如何设计办公自动化 Agent？.mp4 114.05_如何设计一个代码生成 Agent？.mp4 115.06_Agent 系统如何扩展（Scale）以支持高并发？.mp4 116.07_Agent 系统中如何做并发控制？.mp4 117.08_如何降低 Agent 系统的响应延迟？.mp4 118.09_如何控制 Agent 系统的 Token 成本？.mp4 119.10_Agent 系统如何设计缓存策略？.mp4 120.11_Agent 系统的日志系统如何设计？.mp4 121.12_Agent 系统中如何做 A-B 测试？.mp4 122.13_如何设计 Agent 系统的高可用架构？.mp4 123.14_Agent 系统如何实现优雅降级？.mp4 124.15_多模型 Fallback 策略如何设计？.mp4 125.01_如何评估 Agent 的质量？.mp4 126.02_什么是离线评估_.mp4 127.03_什么是在线评估_.mp4 128.04_如何设计 Agent 评估基准(Benchmark)_.mp4 129.05_什么是 AgentBench_.mp4 130.06_如何评估 Agent 的推理能力_.mp4 131.07_如何评估 Agent 的工具使用能力_.mp4 132.08_如何评估 RAG 系统的质量_.mp4 133.09_如何检测 Agent 的幻觉问题_.mp4 134.10_什么是 LLM-as-Judge_如何使用_.mp4 135.11_如何优化 Agent 的整体性能_.mp4 136.12_如何系统地优化 Prompt_.mp4 137.13_如何通过模型选择来优化性能_.mp4 138.14_Agent 系统中如何设计反馈闭环_.mp4 139.15_Agent 系统如何实现持续学习_.mp4 140.01_什么是 Prompt 注入攻击_.mp4 141.02_Agent 系统中数据泄露的风险有哪些？.mp4 142.03_Agent 系统面临哪些安全风险_.mp4 143.04_如何防止 Agent 的权限提升攻击_.mp4 144.05_如何限制 Agent 的工具权限_.mp4 145.06_多用户场景下如何隔离用户数据_.mp4 146.07_如何防止 Agent 被越狱(Jailbreak)_.mp4 147.08_Agent 系统的审计日志应该记录什么_.mp4 148.09_如何设计安全的代码执行沙箱_.mp4 149.10_如何防止恶意输入攻击 Agent_.mp4 150.11_生产环境中如何加固 Agent 系统_.mp4 151.12_Agent 系统中如何处理用户隐私数据_.mp4 152.13_内容安全过滤如何实现_.mp4 153.14_如何防止 Agent 输出敏感信息_.mp4 154.15_如何为 Agent 系统设计安全策略_.mp4 155.01_如何设计一个报告撰写 Agent？.mp4 156.02_如何设计一个智能客服 Agent_.mp4 157.03_如何设计一个金融分析 Agent_.mp4 158.04_如何设计一个代码生成 Agent_.mp4 159.05_如何设计一个多 Agent 协作系统_.mp4 160.06_Agent 在多目标冲突时如何决策_.mp4 161.07_如何为 Agent 实现长期记忆_.mp4 162.08_Agent 输出错误时如何排查_.mp4 163.09_Agent 成本过高如何优化.mp4 164.10_Agent 延迟过高如何处理.mp4 165.11_RAG 效果不好如何排查改进.mp4 166.12_如何提高 Agent 系统的稳定性.mp4 167.13_如何提升 Agent 的任务成功率.mp4 168.14_如何让 Agent 具备自我纠错能力.mp4 169.15_如何设计生产级别的 Agent 系统.mp4 170.01_Agent 的未来发展方向是什么.mp4 171.02_Agent 会取代人类工作吗.mp4 172.03_多 Agent 社会是什么概念 有什么潜力.mp4 173.04_Agent 与 AGI 的关系？.mp4 174.05_当前 Agent 技术的瓶颈在哪里？.mp4 175.06_你做过最复杂的 Agent 项目是什么？（参考性回答）.mp4 176.07_如何评价主流 Agent 框架？.mp4 177.08_Agent 和传统工作流有什么本质区别？.mp4 178.09_Agent 真的_智能_吗？.mp4 179.10_Agent 架构与传统软件架构的根本区别？.mp4
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