01 基础之Agent智能体开发当今的尬尴局面

02 基础之Agent智能体开发框架哪个好？

03 基础之如何学习一个Agent智能体框架？

04 基础之LangChain和LangGraph区别？

05 基础之LangGprah结构-Graph类设计

06 基础之LangGprah结构-GraphState类

07 基础之LangGprah结构-Nodes和Edges类设计

08 基础之LangGraph快速入门案例实践

09 进阶之State核心-State状态模式

10 进阶之State核心-Graph可视化

11 进阶之State核心-Reducer函数

12 进阶之State核心-基于State构建消息传递机制

13 进阶之State核心-MessageGraph实践

14 进阶之State核心-LangSmith监控神器

15 进阶之State核心-LangGraph与监控整合

16 进阶之单代理-Router Agent-四大代理架构

17 进阶之单代理-Router Agent-逻辑初探

18 进阶之单代理-Router Agent-应用程序构建

19 进阶之单代理-Router Agent-结构化输出

20 进阶之单代理-Router Agent-结构化输出新方案

21 进阶之单代理-Router Agent-构建Router图

22 进阶之单代理-Tool Calling Agent-原理

23 进阶之单代理-Tool Calling 完整案例

24 进阶之单代理-手动构建Tool Calling Agent

25 进阶之单代理-ReAct Agent-运行流程回顾

26 进阶之单代理-ReAct Agent-lc实现

27 进阶之单代理-ReAct Agent-LG实现

28 进阶之单代理-ReAct Agent-实操-工具准备(1)

29 进阶之单代理-ReAct Agent-实操-原理剖析(2)

30 进阶之单代理-ReAct Agent-实操-效果测试

31 进阶之事件流-流输出模式

32 进阶之事件流-流输出模式测试

33 进阶之事件流-事件流应用

34 进阶之长短期记忆-目前应用程序存在的问题？

35 进阶之长短期记忆-长短期记忆的区别？

36 进阶之长短期记忆-短期记忆实现原理

37 进阶之长短期记忆-基于MemorySaver实现短期记忆

38 进阶之长短期记忆-基于SqliteSaver实现短期记忆

39 进阶之长短期记忆-实现带有记忆的智能天气助手

40 进阶之长短期记忆-基于Store实现长期记忆

41 进阶之人机交互-Agent中为什么需要人机交互？

42 进阶之人机交互-LangGraph的人机交互实现原理

43 进阶之人机交互-Graph中添加断点实践

44 进阶之人机交互-Graph中添加动态断点实践

45 进阶之人机交互-Graph中添加动态断点代码编写

46 进阶之人机交互-Graph中添加动态断点测试

47 实战之多代理-5个AI阶段

48 实战之多代理-单代理架构缺陷

49 实战之多代理-Multi Agent架构类型

50 实战之多代理-父子图之间的消息传递(上)

51 实战之多代理-父子图之间的消息传递(下)

52 实战之多代理-Network多代理需求分析(1)

53 实战之多代理-Network多代理代码编写(2)

54 实战之多代理-Network多代理功能测试(3)

55 实战之多代理-Magentic-One原理剖析

56 实战之多代理-Supervisor原理剖析与代码实践

57 实战之多代理-基于Supervisor架构实现多代理系统

58 实战之多代理-综合实战-GrpahRAG原理(1)

59 实战之多代理-多Agent综合实战-Neo4J入库

60 实战之多代理-多Agent综合实战-图数据库效果测试(3)

61 实战之多代理-多Agent综合实战-向量数据入库(4)

62 实战之多代理-多Agent综合实战-最终效果验证(5)

63 LangGraph课程总结

01 基础之什么是Agent Skills？

02 基础之Skills的本质是什么？

03 基础之Skills文件结构初探？

04 基础之Skills 如何运行？

05 基础之Skills 内部结构

06 基础之Skills 生态

07 基础之基于原生API实现SKills完整逻辑

08 基础之Skills 设计反事实对比

09 基础之MCP与SKills的本质区别

10 进阶之构建具备Skills调用能力的Agent

11 进阶之Skills 反面案例1

12 进阶之Skills 反面案例2

13 进阶之Skills 反面案例3

14 进阶之Skills 设计原则1

15 进阶之Skills 设计原则2

16 进阶之Skills 设计原则3

01 为什么要进行上下文工程管理？

02 上下文窗口全景图

03 Context之系统提示层

04 Context之对话历史管理层

05 Context之记忆检索注入层

06 Context之工具上下文管理层

07 Context之任务状态层

08 Context之外部知识层

09 五大策略全景图

10 五大策略之Write策略(1)

11 五大策略之Write策略(2)

12 五大策略之Write策略(3)

13 五大策略之Select策略(1)

14 五大策略之Select策略(2)

15 五大策略之Select策略(3)

16 五大策略之Select策略(4)

17 五大策略之Compress策略(1)

18 五大策略之Compress策略(2)

19 五大策略之Compress策略(3)

20 五大策略之Compress策略(4)

21 五大策略之Isolate策略

22 五大策略之Cache策略

23 上下文工程总结

01 什么是Harness Engineering？

02 三代工程的迭代演进

03 naive agent的八种失效方式

04 驾驭工程之Agent Loop 四相循环

05 驾驭工程之Tool Use工具编排

06 驾驭工程之Progress Tracking进度追踪

07 驾驭工程之Context Management上下文管理

08 驾驭工程之Feature List任务拆解

09 驾驭工程之Verification Loop验证闭环

10 驾驭工程之Subagents子代理分治

11 驾驭工程之Generator-Evaluator

12 驾驭工程之故障与解决方案总结

13 驾驭工程的三大工程维度

14 主流的基于驾驭工程落地的产品

15 驾驭工程落地的官方建议

16 更高维度去理解驾驭工程

17 驾驭工程实操之配置环境构建

18 驾驭工程实操之四相循环

19 驾驭工程实操之工具编排

20 驾驭工程实操之进度追踪

21 驾驭工程实操之Memroy三层架构

22 驾驭工程实操之上下文工程

23 驾驭工程实操之任务拆解

24 驾驭工程实操之验证闭环

25 驾驭工程实操之子代理分治

26 驾驭工程实操之评估分离

27 驾驭工程实操之Hook说明

28 驾驭工程实操之项目全流程演示

01 什么是Agent Loop(上)

02 什么是Agent Loop(下)

03 什么是Loop Engineering？

04 Loop Engineering 历史演进

05 Loop Engineering 应用实践

01 原理篇之传统RAG流程回顾

02 原理篇之传统RAG流程痛点分析

03 原理篇之什么是知识图谱？

04 原理篇之GraphRAG 产品对比

05 原理篇之GraphRAG 环境部署

06 原理篇之GraphRAG 核心参数配置

07 原理篇之GraphRAG核心命令快速体验

08 原理篇之Microsoft GraphRAG原理

09 Index源码篇之源码环境准备

10 Index源码篇之index初始化动作

11 Index源码篇之文档加载格式

12 Index源码篇之文档加载策略

13 Index源码篇之文档切分策略

14 Index源码篇之文档切分逻辑

15 Index源码篇之文档切分内容

16 Index源码篇之文档实体和关系抽取

17 Index源码篇之实体和关系摘要生成

18 Index源码篇之实体和关系内容窥探

19 index源码篇之finalize_graph结果

20 index源码篇之社区检测流程

21 index源码篇之合并知识图谱

22 index源码篇之生成社区报告

23 index源码篇之社区报告内容查看

24 index源码篇之索引结构向量化

25 图数据库篇之图数据库准备

26 图数据库篇之创建节点

27 图数据库篇之创建属性

28 图数据库篇之常见需求Cypher语句

29 图数据库篇之导入图数据数据脚本研发

30 图数据库篇之导入text_units数据

31 图数据库篇之导入entities数据

32 图数据库篇之导入relationships数据

33 图数据库篇之导入communities数据

34 图数据库篇之导入community_reports数据

35 Query源码篇之Global流程概述

36 Query源码篇之Local流程概述

37 Query源码篇之Query源码环境准备

38 Query源码篇之读取索引文件信息

39 Query源码篇之加载Embedding向量文件

40 Query源码篇之获取社区报告数据

41 Query源码篇之查询提示词模板设计

42 Query源码篇之用户问题与实体信息匹配

43 Query源码篇之实体与社区信息匹配

44 Query源码篇之构建完整提示词生成答案

45 Query源码篇之Global流程解析

46 Query源码篇之索引文件加载

47 Query源码篇之加载索引文件内容展示

48 Query源码篇之静态社区与动态社区

49 Query源码篇之Map-Reduce结

50 GraphRAG 课程总结

01 智能客服之需求分析

02 智能客服之全景架构设计

03 智能客服之技术选型

04 智能客服之资源评估

05 智能客服之模型能力测试-平台推荐(1)

06 智能客服之模型能力测试-测评环境构建(2)

07 智能客服之模型能力测试-测评数据集介绍(3)

08 智能客服之模型能力测试-模型能力测试对比演练(4)

09 智能客服之模型部署-部署工具安装(1)

10 智能客服之模型部署-核心参数配置(2)

11 智能客服之模型部署-GPU负载均衡设计(3)

12 智能客服之模型压力测试-API实践（上）

13 智能客服之模型压力测试-API实践（中）

14 智能客服之模型压力测试-API实践（下）

15 智能客服之模型压力测试-并发效果测试

16 智能客服之模型压力测试-并发测试脚本开发

17 智能客服之模型压力测试-在线DeepSeek模型压力测试

18 智能客服版本1之项目部署-项目文件和功能展示

19 智能客服版本1之项目部署-模型私有化部署

20 智能客服版本1之项目部署-MySQL数据库安装

21 智能客服版本1之项目部署-Redis数据库安装

22 智能客服版本1之项目部署-项目启动与功能测试

23 智能客服版本1之技术方案-前后端分离

24 智能客服版本1之技术方案-缓存语义相似度方案(上)

25 智能客服版本1之技术方案-缓存语义相似度方案(下)

26 智能客服版本1之技术方案-外部函数调用

27 智能客服版本1之代码落地-数据库表设计

28 智能客服版本1之代码落地-用户登录接口实现(上)

29 智能客服版本1之代码落地-用户登录接口实现(下)

30 智能客服版本1之代码落地-对话接口实现（上）

31 智能客服版本1之代码落地-对话接口实现（下）

32 智能客服版本1之代码落地-联网搜索功能实现

33 智能客服版本2之智能客服整体技术方案

34 智能客服版本2之智能客服核心技术选型(上)

35 智能客服版本2之智能客服核心技术选型(下)

36 智能客服版本2之智能客服数据方案架构设计

37 智能客服版本2之结构化数据-csv数据准备

38 智能客服版本2之结构化数据-csv数据处理方案设计

39 智能客服版本2之结构化数据-自然语言数据文件预处理

40 智能客服版本2之结构化数据-数据切割策略优化

41 智能客服版本2之结构化数据-自然语言数据切割逻辑

42 智能客服版本2之结构化数据-自适应提示词流程设计

43 智能客服版本2之结构化数据-GraphRAG数据生成

44 智能客服版本2之结构化数据-结构化数据导图数库

45 智能客服版本2之多模态数据-minerU开源项目介绍

46 智能客服版本2之多模态数据-minerU项目原理剖析

47 智能客服版本2之多模态数据-基于minerU解析PDF文件

48 智能客服版本2之多模态数据-minerU结果格式文件详解

49 智能客服版本2之多模态数据-minerU工程化落地方案设计

50 智能客服版本2之多模态数据-PDF数据处理方案总体设计

51 智能客服版本2之多模态数据-PDF数据加载

52 智能客服版本2之多模态数据-PDF数据后处理逻辑

53 智能客服版本2之多模态数据-PDF数据处理中间文档

54 智能客服版本2之多模态数据-PDF数据切割策略

55 智能客服版本2之多模态数据-PDF数据处理全流程联调

56 智能客服版本2之GraphRAG工程化-方案设计

57 智能客服版本2之GraphRAG工程化-动态提示词模块接口

58 智能客服版本2之GraphRAG工程化-全量索引构建接口设

59 智能客服版本2之GraphRAG工程化-增量索引构建接口

60 智能客服版本2之GraphRAG工程化-查询接口设计

61 智能客服版本2之GraphRAG工程化-数据接口前后端联调

62 智能客服版本2之Multi Agent架构之总体设计

63 智能客服版本2之Multi Agent架构之项目功能预览

64 智能客服版本2之Multi Agent架构之意图识别设计

65 智能客服版本2之Multi Agent架构之普通问答流程设

66 智能客服版本2之Multi Agent架构之安全护栏设计

67 智能客服版本2之Multi Agent架构之复杂问题拆解

68 智能客服版本2之Multi Agent架构之工具选择

69 智能客服版本2之Multi Agent架构之GraphRA

70 智能客服版本2之Multi Agent架构之基于规则引擎查

71 智能客服版本2之多Agent架构之Text2Code

72 智能客服版本2之Multi Agent架构之支持多模态查询

73 智能客服版本2之Multi Agent架构之全流程演示

全集试看

01 智能问数Agent平台效果演示

02 智能问数之服务器配置和环境构建

03 智能问数之总体设计和技术选型

04 智能问数之Embedding模型安装部署

05 智能问数之数据库安装部署

06 智能问数之开源向量数据库Milvus部署

07 智能问数之Neo4j数据库实例部署

08 智能问数之项目依赖部署

09 智能问数之前后台项目启动

10 智能问数之数据库表设计

11 智能问数之数据库连接管理

12 智能问数之数值映射设计与代码落地

13 智能问数之语义治理

14 智能问数之知识图谱设计(上)

15 智能问数之知识图谱设计(下)

16 智能问数之智能训练方案设计与落地(上)

17 智能问数之智能训练方案设计与落地(下)

18 智能问数之后台系统总结

19 智能问数之全流程方案设计

20 智能问数之LangGraph核心知识准备

21 智能问数之多智能体核心方案设计与代码落地

22 智能问数之意图识别智能体设计与代码落地

23 智能问数之意图识别智能体动态提示词设计

24 智能问数之SQL生成智能体设计与代码落地

25 智能问数之SQL校验智能体设计与代码落地

26 智能问数之SQL并行校验智能体设计与代码落地

27 智能问数之SQL执行智能体设计与代码落地

28 智能问数之图表生成智能体设计与代码落地

29 智能问数之错误恢复智能体设计与代码落地

30 项目总结之人机交互逻辑设计

31 项目总结之Text2SQL准确率问题

01 LangChain开发基础之生态介绍（上）

02 LangChain开发基础之生态介绍（下）

03 LangChain开发基础之接入大模型

04 LangChain开发基础之构建最简单的Chain

05 LangChain开发基础之构建复杂Chain

06 LangChain开发基础之构建复合Chain

07 LangChain开发基础之LCEL语言

08 LangChain开发基础之智能问答系统案例实践

09 LangChain智能体Agent之外部函数

10 LangChain智能体Agent之Agent智能体构建

11 LangChain智能体Agent之多工具并联串联调用

12 LangChain智能体Agent之浏览器机器人

13 LangChain大模型协议MCP之MCP原理

14 LangChain大模型协议MCP之MCP快速入门

15 LangChain大模型协议MCP之智能天气系统案例实践

16 LangChain知识库RAG之RAG流程回顾

17 LangChain知识库RAG之RAG核心API

18 LangChain知识库RAG之本地知识库综合案例实践

01 A2A基础之为什么会出现A2A协议？

02 A2A基础之A2A协议解决了什么问题？

03 A2A基础之A2A协议是如何解决问题的？

04 A2A基础之A2A协议设计的关键原则

05 A2A基础之A2A协议核心概念-参与者

06 A2A基础之A2A协议核心概念-基本通信要素

07 A2A基础之A2A协议核心概念-交互机制

08 A2A基础之A2A协议和MCP协议如何配合？

09 A2A代码实践之开发环境部署

10 A2A代码实践之Agent端代码设计

11 A2A代码实践之Server端代码设计

12 A2A代码实践之Client端代码设计

13 A2A代码实践之基于LangGraph的Agent设计

14 A2A代码实践之基于LangGraph的Server端设计

15 A2A代码实践之基于LangGraph的Client端设计