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【2026年AI Agent】12小时学：Prompt、RAG、LangChain、MCP、智能体从入门到项目实战（完整版）学会可做LLM项目，丝滑入职工程师！

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2026-03-04 11:16:40
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【多模型强应用】1-1 AI大模型Agent智能体学习的必要性！
08:03
1-2 带你快速了解大语言模型(LLM)基础与发展
09:43
1-3 国内外主要LLM及特点介绍
10:18
1-4 大模型的不足以及主要解决方案
10:44
1-5 AIGC产业拆解以及常见名词解释
13:15
1-6 应用级开发者如何拥抱AI2.0时代？
17:08
1-7 智能体(agent)命理大师虚拟项目（需求分析、技术选型、技术分解）
06:15
【初识langchain】2-1 初始langchain：LLM大模型与AI应用的粘合剂
03:49
2-2 langchain是什么以及发展过程
06:33
2-3 langchain能做什么和能力一览
06:50
2-4 langchain的优势与劣势分析
07:56
2-5 langchain使用环境的搭建
12:27
2-6 先跑起来：第一个实例，了解langchain的基本模块
19:15
2-7 本章梳理与总结
02:53
【LangChain核心模块与实战】3-1 章节介绍
03:04
3-2 模型IO 大语言模型的交互接口
06:07
3-3 prompts模板：更加高级和灵活的提示词工程
07:07
3-4 prompts实战两种主要的提示词模板
15:18
3-5 自定义prompts模板
08:23
3-6 两种模板引擎以及组合模板使用
12:07
3-7 序列化模板使用
13:38
3-8 示例选择器之根据长度动态选择提示词示例组
20:28
3-9 示例选择器之MMR与最大余弦相似度
17:07
3-10 langchain核心组件：LLMs vs chat models
16:25
3-11 更好的体验：流式输出
10:43
3-12 花销控制：token消耗追踪
07:18
3-13 输出结构性：不止于聊天
22:32
3-14 本章小结
02:38
【LangChain知识库构建与RAG设计】4-1 本章介绍
01:32
4-2 RAG：检索增强生成是什么？
08:50
4-3 loader：让大模型具备实时学习的能力
18:51
4-4 文档转换实战：文档切割
17:39
4-5 文档转换实战：总结精炼和翻译
11:05
4-6 Lost in the middle 长上下文精度处理问题
19:51
4-7 文本向量化实现方式
12:32
4-8 与AI共舞的向量数据库
16:31
4-9 Chatdoc 又一个智能文档助手（1）
15:25
4-10 Chatdoc 又一个智能文档助手（2）
14:11
4-11 ChatDoc 几种检索优化的方式
22:30
4-12 ChatDoc 与文件聊天交互
12:14
4-13 本章小结
02:47
【LangChain链与记忆处理】-1 本章介绍
06:09
5-2 chains：langchain的重要组成
08:07
5-3 四种基本的内置链的介绍与使用(1)
23:33
5-4 四种基本的内置链的介绍与使用(2)
15:03
5-5 四种基本的内置链的介绍与使用
20:14
5-6 四种基本的内置链的介绍与使用
07:37
5-7 四种基本的内置链的介绍与使用
11:15
5-8 链的不同调用方法和自
23:38
5-9 四种处理文档的预制链
15:06
5-10 四种处理文档的预制链
14:57
5-11 四种文档预制链使用
17:04
5-12 四种文档预制链使用
16:06
5-13 memory工具使用
25:50
5-14 Memory工具使用(2)
16:33
5-15 Memory工具使用
16:25
5-16 为链增加memory
19:09
5-17 为链增加memory
18:08
5-18 主要的预制链和memory
05:34
5-19 本章总结
04:22
【Agent核心与实践】6-1 本章介绍
05:21
6-2 什么是agent
23:40
6-3 第一个agent
14:02
6-4 几种主要的agents类型介绍（1）
19:09
6-5 几种主要的agents类型介绍（2）
17:50
6-6 agent中正确添加memory的方式
19:55
6-7 如何让agent与tool共享记忆
09:48
6-8 tool的使用
15:00
6-9 tookit的使用e
14:30
6-10 LCEL是什么
23:58
6-11 LCEL不同的接口实现
10:03
6-12 LCEL里chain和prompt实现
19:20
6-13 LCEL记忆的添加方式
06:59
6-14 LCEL Agents的使用（1）
15:23
6-15 LCEL Agents的使用（2）
15:10
6-16 最佳开发实践
24:33
6-17 本章小结
01:54
【AI Agent智能体开发】07-01 本章介绍
01:45
07-02 虚拟项目demo演示
06:25
07-03 虚拟项目产品需求分析
19:37
07-04 虚拟项目技术架构
05:27
07-05 项目开发环境搭建
33:17
07-06 本章小结
02:30
【AI Agent智能体开发】08-01 本章介绍
02:40
08-02 使用fastapi搭建API层
20:47
08-03 主Class与agent框架
29:15
08-04 使用prompt设计agent性格与行为
09:42
08-05 使用chain来判断输入情绪
19:42
08-06 langserve介绍
13:35
08-07 本章小结
02:29
【AI Agent智能体开发】09-01 本章介绍
01:28
09-02 tools设计实现1_
17:58
09-03 tools设计实现2
19:47
09-04 tools设计实施3
15:29
09-05 agent的memory处理1
24:20
09-06 agent的memory处理2
07:39
09-07 agent学习能力构建
16:26
09-08 本章小结
06:19

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