Гэты курс пакрокава дапаможа вам распрацаваць праграмнага AI-агента. Змест ахопліваестварэнне сэрвісу MCP,практычную працу з асноўнымі кампанентамі LangChain,праектаванне архітэктуры Multi-Agentі інтэграцыю прыватных інструментаў (такіх як кіраванне браўзэрам, аўтаматызацыя тэрмінала, інструменты для напісання дакументаў), а таксама ўключэнне практычнага выкарыстання AI-інструментаў для праграмавання, такіх як Cursor і Tongyi Lingma, што дапаможа вам атрымаць уласнага праграмнага AI-агента, валодаць мацнейшай асноўнай канкурэнтаздольнасцю ў распрацоўцы AI Agent і першымі заняць тэхналагічную вышыню аўтаматызаванай распрацоўкі з дапамогай AI.

Гэты курс глыбока засяроджаны напоўным цыкле распрацоўкі камерцыйнага AI Agent, выкладае не толькі тэарэтычныя веды, але і надае асаблівую ўвагу практычнаму ўкараненню. Вы навучыцеся выкарыстоўваць LangGraph для пабудовы шматузроўневай архітэктуры супрацоўніцтва інтэлектуальных агентаў, каб дасягнуць поўнай аўтаматызацыі планавання задач, праектавання прадукту, распрацоўкі і запуску. Курс асабліва падкрэсліваездольнасць распрацоўваць прыватныя інструменты, праз пратакол MCP забяспечвае лакальнае разгортванне больш за 20 асноўных інструментаў, уключаючы кіраванне браўзэрам, аперацыі ў тэрмінале, запыты да базы ведаў, што гарантуе, што ваш агент будзе мець сапраўдную камерцыйную каштоўнасць.

Курс выкарыстоўваепраектна-арыентаванае навучанне, праз поўны практычны праект "" (фронтэнд і бэкенд) вы авалодаеце поўным наборам навыкаў ад аналізу патрабаванняў да аўтаматычнага кадавання, ад выкліку інструментаў да кантэйнерызаванага разгортвання. Вы навучыцеся выкарыстоўваць Lima+Docker для стварэння бяспечнага асяроддзя пясочніцы Agent, каб забяспечыць хуткую публікацыю і прагляд фронтэнд- і бэкенд-праграм, вырашаючы асноўныя праблемы AI-праграмавання. Пасля завяршэння гэтага курса вы зможаце самастойна распрацоўваць складаных праграмных інтэлектуальных агентаў і стварыць тэхналагічны бар'ер у галіне аўтаматызаванай распрацоўкі з дапамогай AI.

• 1.Уводзіны ў курс і кіраўніцтва па навучанні
• 2.Базавыя паняцці і тэхнічная архітэктура AI-агентаў
• 3.Выклік вялікіх мадэляў у распрацоўцы AI-агентаў

• 4.Распрацоўка інструментаў для вялікіх мадэляў LangChain
• 5.Убудаваныя магчымасці выкліку інструментаў і кіравання целам адказу
• 6.Паглыбленне ў пратакол MCP і магчымасці знешніх інструментаў
• 7.Падключэнне Cursor і MCP да інтэлектуальных інструментаў

• 8.Планаванне праекта і рэалізацыя магчымасці шматраундавага дыялогу
• 9.Рэалізацыя магчымасці памяці AI-праграмавальнага агента
• 10.Распрацоўка інструментаў кіравання тэрміналам
• 11.Распрацоўка базы ведаў і здольнасць да навучання
• 12.Рэалізацыя механізму саманавучання RAG

• 13.Магчымасць распрацоўкі кіравання браўзерам
• 14.Рэалізацыя асяроддзя пясочніцы для запуску Agent
• 15.Распрацоўка інструментаў базы даных і магчымасць кіравання
• 16.Праектаванне архітэктуры мультыагента LangGraph

• 17.Рэалізацыя магчымасцей дапаможнай распрацоўкі кода
• 18.Практычная аўтаматызаваная распрацоўка франтэнд-старонак Xiaomu Bookstore
• 19.Практычная аўтаматызаваная распрацоўка бэкенд-API і базы даных Xiaomu Bookstore
• 20.Зыходны код курса і рэзюмэ дакументацыі

💡 Парада для навучання:Змест падручніка заснаваны на галіновай практыцы на момант публікацыі; рэкамендуецца ўлічваць актуальныя правілы платформы падчас навучання.