2025 最新 · 10 章精讲

AI Agent 框架实战

从 ReAct 范式到多 Agent 协作，掌握 LangGraph、CrewAI、AutoGen 三大主流框架，构建生产级智能体应用。

LangGraph 0.2+ CrewAI 0.7+ AutoGen 0.4+ LangChain 0.3+ Python 3.11+
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📦 10 章节 🛠 实战代码 🔬 生产级示例

课程目录

循序渐进，从核心概念到完整实战项目

Chapter 01
AI Agent 核心概念
感知-规划-行动循环、ReAct 框架、Agent 与 Chain 的本质区别、能力边界与发展现状。
ReAct 基础概念 架构设计
Chapter 02
LangGraph 入门：状态图编程
Graph/Node/Edge/State 核心概念，StateGraph 构建、条件路由、循环执行，与 LangChain 的关系。
LangGraph 状态机 条件路由
Chapter 03
工具调用 Tool Use 深度
工具定义规范、LLM→工具→结果→LLM 完整流程、结构化输出、工具选择策略与错误处理。
Tool Use 结构化输出 错误处理
Chapter 04
记忆系统：短期与长期记忆
对话历史、摘要记忆、向量存储记忆的设计思路与实现，以及多策略记忆管理方案。
Memory 向量存储 状态管理
Chapter 05
多 Agent 协作：CrewAI 框架
Agent/Task/Crew/Process 核心概念，角色设定、任务分工、串行/并行流程、人机协作。
CrewAI 多 Agent 协作流程
Chapter 06
RAG + Agent 融合
检索增强 Agent、Self-RAG 模式、Adaptive RAG、知识库查询工具与动态检索决策。
RAG 向量检索 Self-RAG
Chapter 07
AutoGen：会话式多 Agent
AutoGen 架构、AssistantAgent/UserProxyAgent、GroupChat、代码生成与执行、安全沙箱。
AutoGen GroupChat 代码执行
Chapter 08
Agent 可观测性与评估
LangSmith 追踪、OpenTelemetry、任务完成率/工具调用精确率等评估指标、Prompt 优化方法。
LangSmith 可观测性 评估指标
Chapter 09
生产部署：可靠性与安全
超时重试、成本控制、提示注入防护、输出过滤、Agent 监控告警，让 Agent 真正上线。
生产部署 安全防护 成本控制
Chapter 10
实战：研究助手 Agent
整合 Web 搜索/向量检索/代码执行/报告生成，构建完整的多步骤研究工作流，贯通全程知识。
综合实战 研究工作流 端到端