【2026版】B站唯一讲的最好的AI Agent智能体实战教程,Agent+RAG+MCP+LangChain+LangGraph+智能体+企业级项目实战

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2026-09-22 16:03:30
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视频选集
(1/66)
1.2026为什么要一定要学Agent
22:45
2.工业级Agent项目结构与多模态复用
25:27
3.企业级Agent落地全解析
24:17
4.AI工程化编程实战
25:20
5.Skill全流程优化企业级落地实战
45:04
1.四大实战项目(业界稀缺,简历直接拉开差距
18:13
2.Agent 七大架构场景化选型+完整落地
18:45
3.企业大模型业务落地,拆解真实企业 LLM 需求
19:57
4.传统RAG 和 LLM Wiki企业级落地实战
20:48
5.Vibe Coding 自动化编程赋能工程提效实战开发
22:17
‌6.简历包装与优化‌
47:00
1.深度解析Agent落地难的根本原因‌
23:41
2.构建工业级架构:多模态RAG与Agent系统的标准化实践
22:40
3.DeepSeek Harness实战:大型企业级Agent的工程化落地路径‌
20:19
4.简历竞争力跃升:Harness AI工程化编程经验的量化呈现‌
29:53
5.Skill全生命周期优化:驱动新项目开发周期显著缩短‌
48:32
1.Agent核心概念与架构
09:12
2.Agent与传统程序的核心差异
10:56
3.Function Calling机制详解
09:02
4.ReAct运行模式流程分析
08:41
5.Plan And Execute运行模式
08:13
6.LangChain搭建Agent实战
08:50
7.智能体商业化落地应用场景
01:03:08
1.解析现代RAG架构范式与前沿技术生态
10:30
2.从零搭建端到端生产级RAG检索增强应用
10:13
3.深度剖析Embedding策略,构建高精度向量检索体系
10:33
4.结合Llamalndex打造模块化RAG服务架构
10:49
5.运用重排算法,进一步提升检索匹配精度
11:34
6.优化上下文窗口,实现稳定高效的多轮对话
11:51
7.搭建全维度量化指标,完成应用性能综合测评
10:13
8.全链路深度调优,适配复杂生产环境运行要求
13:34
9.对接主流向量数据库,实现数据高效存取与管理
28:07
1-Agent组成基本认知
12:05
2-Agent决策流程分析
10:11
3-Agent中的思维链跟思维树
11:49
4-ToT与ReAct框架
13:59
5-Agent记忆模块
09:43
6-Agent工具模块
10:46
7-plan and execute框架
11:37
8-self-ask框架
09:29
10-ReAct实际案例讲解
11:39
11-ReAct Agent财务分析案例实战
12:03
Agent Skill 架构与工程解析
03:59
Agent Skill 与 MCP 架构深度解析
04:00
Agent Skills vs 传统 RAG 技术架构解析
03:38
Agent 调用工具可靠性全栈架构
04:10
Agent 独立记忆系统架构解析
04:39
Agent 工具调用容错架构
04:21
Agent 评估体系全景图
04:16
Agent 评估体系专家全景图
06:11
Agent 上下文取舍架构图
05:50
Agent 性能量化全景架构图
04:31
Agent结构化输出架构
04:44
agent四大能力架构设计
04:16
AI Agent 架构演进:并行与线性的哲学较量
04:38
langchain_1:新版LangChain架构解读与学习路线梳理
36:43
langchain_2:使用LangChain构建RAG应用
39:55
langchain_3:使用LangChain构建简单Agent(上)
46:29
langchain_3:使用LangChain构建简单Agent(下)
37:59
langchain_4:LangChain接入MCP(上)
24:41
langchain_4:LangChain接入MCP(下)
31:58
langchain_5:深入理解Graph(上)
22:17
langchain_5:深入理解Graph(下)
42:56
langchain_6:LangGraph实战(上)
36:57
langchain_6:LangGraph实战(下)
51:27
langchain_7:使用LangGraph构建多智能体工作流
50:12
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