Agent开发从入门到精通 - 教程大纲
教程定位
- 目标受众：有开发经验的工程师（熟悉Python，了解基础AI概念）
- 技术栈：Python + OpenAI生态（LangChain、CrewAI等）
- 学习方式：理论讲解 + 项目实战混合模式
- 网站形式：文档型网站（VitePress）
第一阶段：基础入门（Foundation）
第1章：Agent开发概述
- 1.1 什么是AI Agent
- Agent的定义与特征
- Agent vs 传统AI应用
- Agent的应用场景
- 1.2 Agent的核心组件
- 大语言模型（LLM）
- 记忆系统（Memory）
- 工具调用（Tools）
- 规划能力（Planning）
- 1.3 开发环境搭建
- Python环境配置
- OpenAI API获取与配置
- 开发工具推荐
- 1.4 【实战】第一个简单Agent
- 使用OpenAI API实现简单对话
- 理解API调用流程
第2章：LLM基础与API使用
- 2.1 大语言模型基础
- LLM的工作原理
- 主流LLM对比（GPT-4、Claude、Gemini等）
- 模型选择策略
- 2.2 OpenAI API深入
- Chat Completions API详解
- 参数调优（temperature、top_p等）
- Token计算与成本控制
- 流式输出处理
- 2.3 Prompt Engineering基础
- Prompt设计原则
- 常用Prompt模式
- Few-shot Learning
- Chain-of-Thought
- 2.4 【实战】智能客服助手
- 设计对话流程
- 实现上下文管理
- 优化响应质量
第3章：Agent核心概念
- 3.1 Agent架构模式
- ReAct模式
- Plan-and-Execute模式
- Reflection模式
- 3.2 Agent决策循环
- 感知-思考-行动循环
- 状态管理
- 终止条件设计
- 3.3 Agent类型分类
- 单任务Agent
- 多任务Agent
- 自主Agent
- 3.4 【实战】构建ReAct Agent
- 实现推理-行动循环
- 添加简单工具
- 处理复杂问题
第二阶段：核心技能（Core Skills）
第4章：高级Prompt技术
- 4.1 结构化Prompt设计
- System Prompt设计
- 角色扮演Prompt
- 输出格式控制
- 4.2 高级推理技术
- Self-Consistency
- Tree of Thoughts
- Self-Refine
- 4.3 Prompt优化策略
- 迭代优化方法
- A/B测试
- Prompt版本管理
- 4.4 【实战】代码审查Agent
- 设计审查规则
- 实现多轮对话
- 输出结构化报告
第5章：Function Calling与工具使用
- 5.1 Function Calling原理
- OpenAI Function Calling机制
- 参数定义与验证
- 多函数调用处理
- 5.2 工具设计原则
- 工具接口设计
- 错误处理
- 安全性考虑
- 5.3 常用工具集成
- 搜索工具（Google、Bing）
- 代码执行工具
- 文件操作工具
- API调用工具
- 5.4 【实战】多功能助手Agent
- 集成搜索、计算、翻译工具
- 实现工具选择逻辑
- 处理工具调用失败
第6章：记忆系统与向量数据库
- 6.1 Agent记忆系统设计
- 短期记忆vs长期记忆
- 记忆存储策略
- 记忆检索与召回
- 6.2 向量数据库基础
- 向量嵌入原理
- 主流向量数据库（Pinecone、Chroma、Weaviate）
- 相似度计算
- 6.3 RAG（检索增强生成）
- RAG架构设计
- 文档切分策略
- 检索优化技巧
- 6.4 【实战】知识库问答Agent
- 构建文档知识库
- 实现语义检索
- 优化问答质量
第三阶段：框架应用（Frameworks）
第7章：LangChain框架
- 7.1 LangChain核心概念
- Chain、Agent、Tool
- LCEL（LangChain Expression Language）
- 回调系统
- 7.2 LangChain组件详解
- Prompts管理
- Memory组件
- Chains组合
- Output Parsers
- 7.3 LangChain Agent
- Agent类型选择
- 自定义Agent
- Agent调试技巧
- 7.4 【实战】LangChain数据分析Agent
- 连接数据源
- 实现自然语言查询
- 生成可视化报告
第8章：CrewAI框架
- 8.1 CrewAI概述
- 多Agent协作理念
- Crew、Agent、Task概念
- 与LangChain对比
- 8.2 构建Agent团队
- Agent角色定义
- Task分配策略
- 协作模式设计
- 8.3 工具与流程
- 自定义工具
- 流程编排
- 结果聚合
- 8.4 【实战】内容创作团队
- 研究员、作者、编辑Agent
- 实现协作流程
- 输出高质量内容
第9章：其他主流框架
- 9.1 AutoGPT
- 自主Agent原理
- 配置与使用
- 优缺点分析
- 9.2 LlamaIndex
- 数据连接框架
- 与LangChain集成
- RAG最佳实践
- 9.3 Semantic Kernel
- 微软Agent框架
- 技能（Skills）系统
- 企业应用场景
- 9.4 【实战】框架对比项目
- 同一需求多框架实现
- 性能与易用性对比
- 选型建议
第四阶段：高级应用（Advanced）
第10章：Agent架构设计
- 10.1 架构设计原则
- 单一职责原则
- 模块化设计
- 可扩展性
- 10.2 复杂Agent架构
- 层级式架构
- 混合架构
- 分布式架构
- 10.3 状态管理
- 会话状态
- 持久化策略
- 状态恢复
- 10.4 【实战】多技能个人助手
- 架构设计
- 技能模块化
- 智能路由
第11章：多Agent协作
- 11.1 多Agent协作模式
- 顺序协作
- 并行协作
- 层级协作
- 竞争协作
- 11.2 通信机制
- 消息传递
- 共享记忆
- 黑板模式
- 11.3 协作优化
- 任务分解
- 结果融合
- 冲突解决
- 11.4 【实战】软件开发团队
- 产品经理、开发、测试Agent
- 敏捷开发流程模拟
- 代码生成与测试
第12章：生产部署
- 12.1 部署架构
- API服务设计
- 容器化部署
- 微服务架构
- 12.2 性能优化
- 响应速度优化
- 并发处理
- 缓存策略
- 12.3 监控与日志
- Agent行为追踪
- 成本监控
- 异常告警
- 12.4 【实战】部署一个生产级Agent
- FastAPI封装
- Docker部署
- 监控集成
第五阶段：前沿探索（Frontier）
第13章：Agent评估与优化
- 13.1 评估指标体系
- 任务完成率
- 响应质量
- 效率指标
- 13.2 评估方法
- 人工评估
- 自动评估
- A/B测试
- 13.3 优化策略
- Prompt优化
- 工具优化
- 架构优化
- 13.4 【实战】构建评估系统
- 设计评估框架
- 实现自动化测试
- 持续优化流程
第14章：Agent安全与伦理
- 14.1 安全风险
- Prompt注入攻击
- 数据泄露风险
- 恶意工具调用
- 14.2 防护措施
- 输入验证
- 权限控制
- 审计日志
- 14.3 伦理考量
- 偏见与公平性
- 透明度
- 责任归属
- 14.4 【实战】安全Agent实现
- 实现安全检查
- 添加审计功能
- 权限管理
第15章：自主Agent与未来趋势
- 15.1 自主Agent原理
- 自主决策机制
- 自我反思与改进
- 长期目标管理
- 15.2 前沿研究方向
- Agent学习与进化
- 多模态Agent
- 具身智能
- 15.3 行业应用案例
- 智能客服
- 代码助手
- 研究助手
- 自动化运维
- 15.4 【实战】构建半自主Agent
- 目标分解
- 自主执行
- 人机协作
第16章：综合实战项目
- 16.1 项目一：智能研究助手
- 需求分析
- 架构设计
- 完整实现
- 部署上线
- 16.2 项目二：自动化测试Agent
- 测试用例生成
- 自动执行测试
- 报告生成
- 16.3 项目三：个人知识管理Agent
- 知识采集
- 自动整理
- 智能检索
- 16.4 课程总结与进阶路线
- 知识体系回顾
- 能力提升建议
- 持续学习资源
附录
附录A：常用工具与资源
- 开发工具
- 在线资源
- 开源项目
- API服务
- 学习路径
附录B：Prompt模板库
- 基础Prompt模板
- 高级Prompt模板
- 代码相关Prompt
- 数据分析Prompt
- 文本处理Prompt
附录C：代码仓库
- 教程配套代码仓库
- 项目模板
- 示例项目
- 贡献指南
附录D：常见问题FAQ
- 基础问题
- 技术问题
- 框架问题
- 部署问题
- 安全问题
附录E：社区与交流
- 在线社区
- 技术论坛
- 学习小组
- 会议和活动
- 开源贡献