课时介绍

提示工程是与语言模型交互的主要接口，是指通过精心设计输入来引导模型生成期望输出的过程。这包括构建请求结构、提供相关上下文、指定输出格式以及展示预期的响应模式。设计精良的提示能够最大限度地发挥语言模型的潜力，产生准确、相关且富有创造性的响应。相反，设计不当的提示则可能导致模糊、不相关甚至错误的输出。
提示工程的目标是从语言模型中获得持续高质量的输出。这需要深入理解模型的能力边界和局限性，并有效地传达预期目标。它涉及通过学习如何最优地指导AI 来发展与AI 沟通的专业技能。

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

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。
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。
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。
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

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

（二）核心设计模式篇

路由模式 - Agent 系统的智能决策与动态分发.mp4
并行化.mp4
AI Agent 设计模式：反思模式.mp4
Agent 反思模式.mp4（深度进阶）
多 Agent 协作：架构、模式与应用.mp4
AI Agent 的目标设定和监控模式.mp4
AI Agent 优先级排序模式.mp4
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

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

（四）框架与引擎解析篇

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

（五）进阶优化与合规篇

学习和适应.mp4
资源感知优化 - 智能 Agent 的高效资源管理.mp4
异常处理和恢复.mp4
Guardrails_安全模式.mp4
评估和监控.mp4
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

模型上下文协议 (MCP).mp4
AI Agent 术语表.mp4

学员收益（4 大核心价值）

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。