你将收获

掌握系统设计能力:吃透 26 大核心设计模式,能独立完成 “目标设定 - 任务拆解 - 协作执行 - 监控优化” 全流程 Agent 系统设计,轻松应对多 Agent 协作、复杂任务拆分等实战场景。

提升实战开发效率:精通 LangChain、LangGraph 等四大主流框架的选型与落地技巧,获得可直接复用的项目模板,将 Agent 系统开发周期缩短 80%,快速产出可上线的技术原型。

攻克落地核心痛点:掌握 Guardrails 安全模式、异常处理、资源感知优化等关键技能,解决 Agent 失控、工具滥用、合规风险等生产级难题,避免 90% 的常见踩坑。

构建行业核心竞争力:建立 “原理 - 模式 - 工具 - 实战” 的完整知识体系,具备 Agent 系统从设计、开发、调试到评估的全流程能力,成为企业稀缺的 Agentic AI 实战型人才。

适用人群

适合人群 技术开发者(Python/AI 方向):想转型 Agentic AI 开发,需要系统掌握设计模式与实战技能。 架构师 / 技术负责人:需搭建生产级 Agent 系统,解决协作、安全、资源管理等核心问题。 产品经理 / 产品负责人:想深入理解 Agentic AI 技术边界,精准规划产品功能与落地路径。 AI 领域研究者 / 创业者:需建立完整的 Agentic AI 知识体系,快速落地技术原型。

课程介绍

《Agentic AI 设计模式原理与实战》课程详情

一、课程介绍

当生成式 AI 从 “内容生成” 迈入 “自主任务执行” 阶段,Agentic AI(智能代理 AI)已成为企业搭建生产级智能系统的核心方向。它凭借自主决策、工具调用、反馈迭代的核心能力,能高效完成复杂协作、工作流自动化、多场景任务落地等需求,但开发者普遍面临 “模式混乱、工具滥用、协作低效、安全失控” 的落地痛点。
本课程基于吴恩达 Agentic AI 四大核心模式,整合行业前沿落地经验,打造 “原理体系化 + 实战场景化” 的完整课程。从基础逻辑到核心设计模式,再到框架选型与合规落地,全面覆盖 Agentic AI 开发全流程,帮助学员快速突破技术瓶颈,掌握可直接复用的系统设计方案。

二、课程亮点

  • 26 大核心设计模式全覆盖,涵盖路由、反思、并行化、多 Agent 协作等关键场景,覆盖从基础到进阶的全需求。
  • 聚焦实战落地,包含 LangChain、LangGraph、Google ADK、CrewAI 四大框架深度对比,提供可直接运行的项目案例。
  • 兼顾安全与效率,专项讲解 Guardrails 安全模式、异常处理、资源感知优化,解决生产级系统合规痛点。
  • 从基础到进阶层层递进,既有提示词链、上下文工程等基础技能,也包含推理引擎、A2A 通信等高级内容,适配不同基础学员。

三、适合人群

  • 技术开发者(Python/AI 方向):想转型 Agentic AI 开发,需要系统掌握设计模式与实战技能。
  • 架构师 / 技术负责人:需搭建生产级 Agent 系统,解决协作、安全、资源管理等核心问题。
  • 产品经理 / 产品负责人:想深入理解 Agentic AI 技术边界,精准规划产品功能与落地路径。
  • AI 领域研究者 / 创业者:需建立完整的 Agentic AI 知识体系,快速落地技术原型。

四、学员收益

  1. 掌握 26 大核心设计模式,能独立完成从 “目标设定” 到 “任务落地” 的 Agent 系统设计,解决复杂场景需求。
  2. 精通四大主流 Agent 框架的选型与应用,能快速搭建、调试实战项目,缩短开发周期 80% 以上。
  3. 攻克 Agent 落地核心痛点,掌握安全合规(Guardrails)、多 Agent 协作、资源优化等关键技能,避免常见踩坑。
  4. 建立 “原理 - 模式 - 工具 - 实战” 的完整知识体系,具备 Agentic AI 系统从设计、开发到评估的全流程能力,提升行业核心竞争力。

五、课程模块(29 大核心内容,分 6 大篇章)

(一)基础原理与核心范式篇

  1. 提示词链:分而治之的 LLM 交互范式.mp4
  2. 规划.mp4
  3. 记忆管理.mp4
  4. 上下文工程与提示工程.mp4
  5. 高级提示工程技巧.mp4

(二)核心设计模式篇

  1. 路由模式 - Agent 系统的智能决策与动态分发.mp4
  2. 并行化.mp4
  3. AI Agent 设计模式:反思模式.mp4
  4. Agent 反思模式.mp4(深度进阶)
  5. 多 Agent 协作:架构、模式与应用.mp4
  6. AI Agent 的目标设定和监控模式.mp4
  7. AI Agent 优先级排序模式.mp4
  8. 探索和发现 - AI Agent 的主动寻求与知识生成.mp4

(三)实战技能与工具应用篇

  1. 工具使用(函数调用).mp4
  2. 知识检索(RAG):检索增强生成技术全面解析.mp4
  3. 编码 Agent - 人机协作的新范式.mp4
  4. 人机协同 (HITL) 模式.mp4
  5. Agent 间通信(A2A).mp4

(四)框架与引擎解析篇

  1. Agentic 框架比较:LangChain、LangGraph、Google ADK 与 CrewAI.mp4
  2. 深入剖析:Agent 推理引擎的内部运作机制.mp4
  3. 推理技术.mp4

(五)进阶优化与合规篇

  1. 学习和适应.mp4
  2. 资源感知优化 - 智能 Agent 的高效资源管理.mp4
  3. 异常处理和恢复.mp4
  4. Guardrails_安全模式.mp4
  5. 评估和监控.mp4
  6. AI Agentic 交互:从图形界面到现实世界环境.mp4

(六)术语与知识沉淀篇

  1. 模型上下文协议 (MCP).mp4
  2. AI Agent 术语表.mp4

 

学员收益(4 大核心价值)

  1. 掌握系统设计能力:吃透 26 大核心设计模式,能独立完成 “目标设定 - 任务拆解 - 协作执行 - 监控优化” 全流程 Agent 系统设计,轻松应对多 Agent 协作、复杂任务拆分等实战场景。
  2. 提升实战开发效率:精通 LangChain、LangGraph 等四大主流框架的选型与落地技巧,获得可直接复用的项目模板,将 Agent 系统开发周期缩短 80%,快速产出可上线的技术原型。
  3. 攻克落地核心痛点:掌握 Guardrails 安全模式、异常处理、资源感知优化等关键技能,解决 Agent 失控、工具滥用、合规风险等生产级难题,避免 90% 的常见踩坑。
  4. 构建行业核心竞争力:建立 “原理 - 模式 - 工具 - 实战” 的完整知识体系,具备 Agent 系统从设计、开发、调试到评估的全流程能力,成为企业稀缺的 Agentic AI 实战型人才。

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