In diesem Kurs entwickeln Sie Schritt für Schritt einen AI-Programmieragenten. Der Inhalt umfasstMCP-Service-Aufbau,Praxis mit den Kernkomponenten von LangChain,Multi-Agent-Architekturdesignund die Integration privater Tools (wie Browser-Steuerung, Terminal-Automatisierung, Dokumentenerstellungstools) sowie die praktische Anwendung von AI-Programmierwerkzeugen wie Cursor und Tongyi Lingma. So erhalten Sie Ihren eigenen AI-Programmieragenten, erwerben eine stärkere Kernkompetenz in der AI-Agent-Entwicklung und sichern sich einen Vorsprung in der technologischen Spitzenposition der AI-Automatisierungsentwicklung.

Dieser Kurs konzentriert sich intensiv aufden gesamten Entwicklungsprozess kommerzieller AI-Agentenund vermittelt nicht nur theoretisches Wissen, sondern legt großen Wert auf praktische Umsetzung. Sie lernen, wie Sie mit LangGraph eine mehrstufige kollaborative Agentenarchitektur aufbauen und den gesamten Prozess von Aufgabenplanung, Produktdesign, Entwicklung bis hin zum Deployment automatisieren. Der Kurs betont besondersdie Fähigkeit zur Entwicklung privater Toolsund realisiert über das MCP-Protokoll die lokale Bereitstellung von über 20 Kernwerkzeugen wie Browser-Steuerung, Terminal-Bedienung und Wissensdatenbank-Abfragen, um sicherzustellen, dass Ihre Agenten echten kommerziellen Anwendungswert besitzen.

Der Kurs verwendetprojektgetriebene Lehreund durch das vollständige Frontend- und Backend-Praxissprojekt „Xiaomu-Buchhandlung“ erlernen Sie das gesamte Skillset von der Anforderungsanalyse über automatisches Codieren bis hin zur Werkzeugnutzung und containerisierten Bereitstellung. Sie lernen, mit Lima+Docker eine sichere Agent-Sandbox-Umgebung aufzubauen, Frontend- und Backend-Anwendungen schnell zu veröffentlichen und in der Vorschau anzuzeigen und die Kernprobleme der AI-Programmierung zu lösen. Nach Abschluss dieses Kurses sind Sie in der Lage, komplexe Programmieragenten eigenständig zu entwickeln und im Bereich der AI-Automatisierungsentwicklung technologische Hürden aufzubauen.

• 1.Kursintro und Lernleitfaden
• 2.Grundkonzepte und technische Architektur von AI-Agenten
• 3.AI-Agent-Entwicklung: Aufruf großer Modelle

• 4.Entwicklung von LangChain-Großmodellwerkzeugen
• 5.Integrierte Werkzeugaufruf- und Rückgabekörper-Steuerungsfähigkeiten
• 6.Vertiefung in das MCP-Protokoll und externe Werkzeugfähigkeiten
• 7.Cursor und MCP-Integration intelligenter Werkzeuge

• 8.Projektplanung und Umsetzung mehrrundiger Dialogfähigkeiten
• 9.Umsetzung der Gedächtnisfähigkeit von KI-Programmieragenten
• 10.Entwicklung von Terminal-Steuerungswerkzeugen
• 11.Entwicklung von Wissensdatenbanken und Lernfähigkeiten
• 12.Umsetzung des RAG-Selbstlernmechanismus

• 13.Entwicklungsfähigkeiten zur Browsersteuerung
• 14.Umsetzung einer Sandbox-Umgebung für Agentenausführung
• 15.Entwicklung und Steuerungsfähigkeiten von Datenbankwerkzeugen
• 16.Design der LangGraph-Multi-Agenten-Architektur

• 17.Umsetzung der codegestützten Entwicklungsfähigkeit
• 18.Praxis der automatisierten Frontend-Entwicklung für Xiaomu Bookstore
• 19.Praxis der automatisierten Backend-API- und Datenbankentwicklung für Xiaomu Bookstore
• 20.Zusammenfassung von Kursquellcode und Dokumentation

💡 Lerntipp:Die Tutorial-Inhalte basieren auf den Branchenpraktiken zum Zeitpunkt der Veröffentlichung. Es wird empfohlen, beim Lernen die aktuellen neuesten Regeln der Plattform zu berücksichtigen.