智能體從原理到實戰系統課Agent=LLM+Harness，從AI底層架構到Hermes工程搭建，Vibe Coding+SDD規範驅動開發全棧落地教程

遞進邏輯閉環

通用AI底層→智能體工程架構→前沿人機工程實操範式

先懂根（AI發展史）

再懂骨架（Agent架構體系）

最後懂實戰打法（Vibe Coding+SDD新一代工程模式）

由理論→架構→實戰潮流，由遠及近、由宏觀到前沿

智能體課程大綱

第一節：AI前世今生

從底座、範式、技術發展史奠定全局認知,沒有複雜的數學推導，講清楚AI從規則→統計→大模型的底層變革。

第二節：Agent Harness前世今生

從純大模型→智能體框架、編排體系、工程調度體系，從模型走向協作與落地架構，AI如何從只會說，只會思考到實際行動。

第三節：Vibe Coding前世今生

從智能體框架→人機協同自然流/直覺流工程創作，是當下最前沿、落地最快的AI工程實戰形態。結合卡帕西言論及實踐分析VibeCoding和SDD

第四節：智能體全景架構Hermes

Agent=LLM+Harness通過詳細分析Hermes架構，透過現象看本質，舉一反三，我們構建兩個能力

第一：通過hermes了解智能體內部及架構，爲自己實現智能體打好基礎

第二：通過hermes ai coding能力舉一反三，了解claude code,codex及小龍蝦等智能的原理及配置，爲更好的使用智能體打好基礎。

第五節：愛瑪仕全景配置

第六節:Hermes AI Coding

第八節:Hermes&SDD

第九節:AI SDD寫業務代碼

第十節：Claude Code實戰

ClaudeCode+DeepSeek全套已驗證直接可落地問題總結及操作準則

第十一節：java+sdd手寫智能體小豆包

支持PC端+移動端IOS AI全棧開發open spec super power grill me插件實戰全開

第十二節：神祕項目待定

課程內容

1 AI的過去現在和將來

2 AI的過去和未來-2

3 Agent的前世今生

4 Agent的前世今生-Harness

5智能體的前世今生之Harness發展Open AI Codex內部實驗推動

6智能體的前世今生-軟件工程教父馬丁福勒的總結分析-1

7智能體的前世今生-軟件工程教父馬丁福勒的總結分析-2

8 Vibe Coding的概念與分析

9從Vibe Coding到Agentic Engineering

10從Vibe Coding到Spec-Driven Development

11規範驅動開發（SDD）深度解析：機遇、挑戰與未來

12 Hermes Agent學習路徑

13 Hermes架構分析

14 Hermes Agent快速上手指南

15 Hermes配置系統

16 Hermes配置系統-2

17 Hermes配置系統DeepSeek+OpenSpec+SuperPower

18 Hermes支持VSCODE ACP插件

19 Hermes AI Coding項目-架構說明

20 AI Coding手把手實戰落地

21 AI Coding寫項目-架構踩坑及經驗教訓總結

22 AI Coding實現代碼走讀分析

23 AI Coding寫項目Spring AI生態技術棧全景架構分析

24 Claude Code重構Hermes代碼

25 Claude Code+OpenSpec+SuperPower實戰落地手把手

26 AI Coding工作流–方法論拆解全景架構

27 AI Coding工作流–SKILL工作職能詳解分析

28 AI Coding SDD詳細流程分析-1

29 AI Coding SDD詳細流程分析-結束

30工作流演示及使用V1.0的問題

31工作流設計手把手0~1實戰-1

32工作流設計手把手0~1實戰-2

33工作流設計手把手0~1實戰-3

34 java+spring ai agent開發分析-1

35 java+spring ai agent開發分析-2

36 spring ai alibaba智能體源碼分析

37 spring ai alibaba deepseek踩坑分析及spring版本統一管理

38智能體的核心是圖引擎

39 State graph和React是什麼關係？如何落地？

40並行多線程並發邊

41狀態圖答疑問-1

42狀態圖答疑問-2

43技術棧Netty異步化梳理

44 Netty EventLoop全景架構梳理

45 Spring Boot和Netty橋接集成以及如何自定義線程模型

46 Spring橋接Netty看spring如何屏蔽技術細節

*提示本文僅爲介紹，不構成任何收益承諾，變現效果因人而異，需結合自身努力與實操，合理運用所學內容，同時嚴格遵守平臺相關規則與相關法律法規*