解决什么痛点：从「调用 API」到「交付企业级 Agent 平台」
很多开发者会写 Prompt，也能调通 LLM API，但面对企业真实需求时往往无从下手：如何让机器人记住上下文？如何接入实时联网检索？如何处理并发、鉴权、合规审核？本课程的核心价值，在于填补这一能力缺口。它不是教你写单点脚本，而是带你从零搭建一套完整的 LLMOps 全栈工程体系——涵盖后端架构、前端交互、记忆模块、知识库集成、插件系统以及生产部署。学完你能独立负责一个可落地、可维护、支持多模型切换的 AI Agent 开发平台，而非仅仅是一个聊天的 Demo。
适合谁看？建议怎么学？
适合具备基础 Python/JavaScript 开发能力，希望向 AI 应用工程化转型的程序员。如果你对 RAG、LangChain 等概念只知其一，或从未完整部署过一个后端服务，这门课就是为你准备的。建议学习路径如下：先攻克第 1-3 周，建立 LLMOps 后端与前端的基础架构认知；接着重点消化第 4-6 周的记忆模块、数据集（知识库）和插件功能，这是 Agent 智能化的核心；随后在第 7-12 周深入可视化编排、多应用工作流及 API 开放模块，理解系统如何扩展；最后通过第 17-19 周的实战项目（智能客服、口语助手、图片转 HTML 等）串联全流程。第 20-21 周的回顾与 LangChain v1/MCP 拓展，用于巩固知识体系并跟进最新技术生态。
学完能做什么？资料如何配合？
完成本课程后，你将具备独立构建企业级 AI Agent 平台的能力。具体包括：开发具备长期记忆和知识库问答的智能体；实现插件机制以支持联网搜索、多模态处理等扩展功能；搭建包含鉴权、审核、统计的完整后台管理系统；并将前后端项目优化后部署至生产环境。此外，你还能快速复现智能客服、口语陪练、PPT 生成、数字人直播等多种落地场景。配套资料包按照 21 周阶段划分，每个阶段对应具体的代码模块与工程实践。建议边看视频边动手：先运行官方 Demo 理解整体架构，再按照每周任务独立完成记忆、知识库、插件等核心模块的编码；遇到部署或优化问题时，对照资料中的后端配置指南进行调试。不要只看不练，Agent 开发的难点往往藏在工程细节里，只有亲手写过鉴权逻辑、调通过 RAG 检索、处理过高并发下的响应延迟，才能真正掌握全栈开发者的核心竞争力。
课程目录
阶段一 阶段二 阶段三 阶段四 阶段五 阶段六 阶段七 阶段八 第1周 LLMOps平台开发基础及架构设计 第2周 LLMOps后端搭建，构建基础聊天机器人 第3周 LLMOPs前端搭建关联聊天机器人API 第4周 记忆模块开发，让聊天机器人有记忆 第5周 数据集模块开发-实现特定知识库问答 第6周 插件功能开发-聊天机器人实时联网获取信息 第7周 可视化编排开发-插件与知识库集成 第8周 响应模块开发与升级-提升聊天机器人响应 第9周 授权认证模块开发-保证应用使用安全 第10周 审核模块开发-确保企业AI生成合规内容 第11周 开放API模块-搭建与其他应用连接的桥梁 第12周 LLMOps多应用及工作流模块 第13周 LLMOps集成多LLM模型 第14周上 LLMOps统计模块开发-呈现使用情况 第14周下 LLMOps前端项目优化与配置、部署 第15周上 LLMOPs后端项目优化与配置 第15周下 LLMOps生产环境部署与优化 第16周 多模态插件及开放API与三方应用集成 第17周上 构建智能客服系统-实现24h无人轮值客服 第17周下 构建口语学习助手-低成本拥有全天候助教 第18周上 快速构建图片转HTML前端智能工具 第18周下 建虚拟数字人-批量生成口播视频/直播推流 第19周 快速构建PPT自动生成工具 第20周上 课程回顾与总结 第20周下 LLM大语言模型的预训练/微调与数据投喂 第21周 langchainv1&MCP&AI编程
