Agents应用开发能力
在AI应用爆发的当下,Agent已成为所有AI开发的必备底层能力。
通过本阶段学习,你将具备独立构建可落地、可扩展、可维护的企业级Agent应用的完整能力,为后续复杂业务场景开发筑牢核心竞争力,是从AI工具使用者迈向AI应用开发者的关键跃迁。
本阶段是构建企业级AI全栈应用的核心攻坚模块,由Python开发、Fine-Tuning、RAG、Dify、LangChain、LangGraph、Deep Agent、Harness Engineering、观测与评估等多阶段知识串联而成,完整覆盖Agent开发全链路能力。
从Python工程化、模型微调(LoRA/QLoRA)、向量检索(RAG优化)到多智能体编排、工作流设计与生产部署,系统性掌握Agent开发全栈技术栈。
Python部分
包括:《Python语言核心精讲》、《数据库》、《Python框架》、《数据科学工具包》
以 Python 作为后端开发
如果你学习 Python 的目标是以 Python 为语言实现后端开发,则必须认真学好每一节课,认真完成每一节课要求的作业。
一些复杂的课甚至要反复学习,直到理解。
以 Python 作为 Agent 开发基础
如果你学习 Python 的目的是为了给 Agent 开发打下基础,则可以快速过完整个课程,完全不用担心看完就忘。
因为开发 Agent 对 Python 的要求非常低,你不用纠结课程里的复杂逻辑,更不用纠结 Python 中的各种语法和 API。
如果学习过程中有些作业对你有难度,你可以直接放弃这节课的作业。
如果学习过程中,你难以复现课堂中的效果,也可以直接放弃这节课的演练。
你唯一要重点关注的,只有以下几点:
- 在《Python语言核心精讲》中,知道 Python 的语言特性,比如,它的函数是怎么定义的?变量是怎么定义的?异步函数是怎么使用的?模块是如何导入、导出的?等等诸如此类最基本的特性即可。
- 在《Python框架》中,知道什么是 FastAPI,什么是中间件,测试的分类
- 在《数据科学工具包》中,知道什么是 Jupyter
Agent 部分
在 Agent 层部分的学习过程中,除了神经网络、Transformer的底层原理可以只作为了解,其他都是重要知识。
必须完全理解一节课后,才能学习下一节课,否则学习效果一定会大打折扣。