深度学习Agentic AI 设计模式原理与实战
《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。
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大数据ClickHouse入门实战与进阶
课程名称：ClickHouse入门实战与进阶课程简介：《ClickHouse入门实战与进阶》是一门旨在帮助学习者全面了解和掌握ClickHouse数据库的实用技能的课程。ClickHouse是一个高性能、可扩展且开源的列式数据库管理系统，特别适用于处理大规模数据分析和实时查询。本课程将引导学习者从入门到进阶，掌握ClickHouse的核心概念、功能和最佳实践。课程特色： * 全面介绍：课程从ClickHouse的基础知识开始，逐步深入到高级主题，确保学习者对ClickHouse的各个方面都有清晰的理解。 * 实战导向：通过丰富的实例和实际场景，学习者将学习如何在实际项目中应用ClickHouse，从而提升他们的技能水平。 * 进阶内容：除了基础知识，课程还涵盖了ClickHouse的高级主题，如数据模型设计、性能优化、高可用性配置、集群管理等，帮助学习者深入挖掘ClickHouse的潜力。 * 互动学习：课程提供练习和作业，学习者可以通过实践巩固所学知识，并与其他学习者进行交流和讨论。 适合人群： * 数据工程师和数据科学家，希望在大数据分析领域扩展他们的技能。 * 数据库管理员和开发人员，有兴趣学习和应用高性能数据库技术。 * 任何对ClickHouse感兴趣的技术爱好者和学习者。 课程大纲： * ClickHouse简介和安装配置 * ClickHouse的特点和优势 * 安装和配置ClickHouse集群 * 数据模型和数据导入 * 列式存储和数据模型设计 * 数据导入和导出 * 查询和聚合 * 基本查询语法和语义 * 聚合函数和复杂查询 * 性能优化和索引 * 查询性能优化技巧 * 索引设计和使用 * 高可用性和故障恢复 * ClickHouse的高可用性配置 * 故障恢复和数据备份 * 集群管理和监控 * ClickHouse集群的管理和扩展 * 监控和故障排除 * 实际应用和案例研究 * ClickHouse在实际项目中的应用案例 * 最佳实践和经验分享 课程要求： * 基本的数据库和SQL知识 * 对大数据分析和数据处理有兴趣 * 有Linux系统和命令行操作经验者优先 通过参加《ClickHouse入门实战与进阶》课程，您将获得深刻的ClickHouse知识，并能够应用这些技能解决大规模数据分析和查询的挑战。无论您是数据工程师、数据科学家还是数据库管理员，这门课程都将助您在职业发展中迈出重要的一步。现在就加入我们，开始您的ClickHouse之旅吧！
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陈光剑
架构师
著有《精通 MCP：AI 智能体开发实战》(待上架)《ClickHouse入门实战与进阶》《Kotlin 极简教程》《Spring Boot开发实战》《Kotlin从入门到进阶实战》等技术书籍。资深程序员、大数据与后端技术专家、架构师，拥有超过10年的技术研发和管理经验。现就职于字节跳动，曾就职于阿里巴巴，主要从事企业智能数字化经营管理、电商智能数字化运营等系统架构设计和研发工作。
课程数 2 学生数 327