Agent大模型開發課：工具調用記憶管理，LangGraph框架，電商客服真實業務場景案例

課程介紹：
本套 Agent 項目實戰課程兼顧理論原理與電商客服真實項目落地。理論部分講解 AI‑Agent 基礎概念、執行循環、提示詞約束、上下文工程、結構化輸出、ToolCalling、AgenticRAG、長短記憶，以及 LangGraph 框架、多智能體協作、安全權限、可觀測評估等工程知識。業務實戰以電商客服爲案例，從聊天服務搭建，一步步解決幻覺、檢索不準、工具異常、上下文溢出、越權操作等現實問題，完成退款退貨流程、大促壓力演練，梳理上線邊界與項目路線，適合想要做智能體落地的技術學習者。

課程目錄：
01_什麼是 AIAgent
02_模型與消息
03_Agent 的執行循環
04_電商業務的 Agent 場景地圖
05_Prompt 如何約束業務角色
06_上下文工程基礎
07_結構化輸出
08_Streaming 與用戶體驗
09_ToolCalling 基礎
10_工具參數返回值與錯誤處理
11_ToolRuntimeToolNode 與 LangGraph 工具節點
12_第一個 create_agent
13_爲什麼需要 RAG
14_文檔切片與元數據
15_引用召回與防幻覺
16_AgenticRAG 入門
17_短期記憶
18_長期記憶與隱私邊界
19_Runtime 與運行時上下文
20_爲什麼需要 LangGraph
21_狀態節點和邊
22_FunctionalAPI 函數式工作流
23_持久化恢復與時間旅行
24_Human‑in‑the‑loop 與 Interrupt
25_錯誤處理與容錯
26_可觀測性與 Trace
27_評估與測試
28_MCP 安全與權限邊界
29_ClaudeCode 工程化心智模型
30_上下文工程與項目記憶
31_工具權限沙箱與安全邊界
32_HooksSkillsMCP 與擴展分層
33_Subagents 多 Agent 協作與工程治理
第 01 課：客服全跑了，老闆讓你下樓接電話
第 02 課：你搭好 chat 服務，讓聊天框先能接進來
第 03 課：第一版 AI 很會聊天，卻一句業務都答不準
第 04 課：AI 說 「我幫你處理」，售後卻沒收到退貨請求
第 05 課：AI 亂承諾賠錢了，你把規則全塞進 Prompt
第 06 課：Prompt 越寫越像一堵牆，改一處就怕塌一片
第 07 課：月底賬單來了：先看見每輪都燒了多少 token
第 08 課：你發現問題不是模型笨，是你餵得太粗暴
第 09 課：售後規則要先切開，再給每段貼標籤
第 10 課：第一次向量檢索：用戶問什麼，就找最像的規則
第 11 課：老闆終於看到回答來源
第 12 課：命中了不代表命對了，找不到依據也不能硬編
第 13 課：用戶問 「那個耳機活動」，向量檢索找錯了規則
第 14 課：相似規則太多，top‑k 第一名不一定真對
第 15 課：只靠向量不行，關鍵詞和規則路由也要上
第 16 課：大促前規則暴漲，知識庫檢索也開始扛不住
第 17 課：用戶問訂單物流，AI 又開始編快遞狀態
第 18 課：給 Agent 一套工具箱，但參數和身份不能亂來
第 19 課：用戶沒說訂單號，AI 別裝懂
第 20 課：工具結果不能原樣塞回模型，不然上下文又爆了
第 21 課：模型服務抽風、工具超時，客服不能一起癱
第 22 課：商品推薦終於靠譜了：庫存、價格、知識一起看
第 23 課：工具越來越多，重複治理代碼開始漏風
第 24 課：工具不該只服務你這一版 Agent
第 25 課：工具、知識庫、流程都有了，用戶一句話到底走哪條路
第 26 課：用戶一句 「直接給我退」，退款不是一句話
第 27 課：自由 Agent 不適合跑售後流程，你把流程畫死
第 28 課：未發貨退款：能不能退，先查訂單再查規則
第 29 課：已籤收退貨：要看時間、商品、原因、政策
第 30 課：AI 只能提交申請，不能自己批准
第 31 課：審批恢復不能亂接，更不能重複提交
第 32 課：用戶問 「剛才那個訂單」，但不是每句話都值得記
第 33 課：用戶自稱是 VIP，不代表他真是 VIP
第 34 課：歷史消息、工具結果、RAG 片段全擠在一起，模型開始串臺
第 35 課：上下文太長，模型開始把中間內容忘掉
第 36 課：用戶、工具和知識庫都可能把髒指令帶進來
第 37 課：老闆問：它爲什麼這麼回答你不能只說 「大模型覺得」
第 38 課：改 Prompt 後，物流好了，退款炸了
第 39 課：失敗了先別亂改，用戶差評也不是白挨罵
第 40 課：老闆又看賬單，你開始做成本分層
第 41 課：大促前夜，小哲電商客服 Agent 總演習
第 42 課：大促第一波：物流和活動規則必須走對路
第 43 課：大促第二波：用戶要退款，AI 必須停下來等人批
第 44 課：大促第三波：服務抽風、越權追問和知識沒命中一起打過來
第 45 課：老闆問能不能上線，你先把邊界寫清楚
第 46 課：老闆問還能不能更強，你把路線圖和項目表達一起講清楚