Questo corso ti guiderà passo dopo passo nello sviluppo di un agente AI per la programmazione. I contenuti copronoConfigurazione del servizio MCP, Pratica con i componenti core di LangChain, Progettazione dell'architettura Multi-Agente integrazione di strumenti privatizzati (come controllo del browser, automazione del terminale, strumenti di scrittura documenti), con l'applicazione pratica di strumenti di programmazione AI come Cursor e Tongyi Lingma, per aiutarti a possedere un tuo agente AI per la programmazione, con una maggiore competitività nello sviluppo di AI Agent, e conquistare in anticipo le vette tecnologiche dello sviluppo automatizzato con AI.

Questo corso si concentra in profondità sul'intero processo di sviluppo di AI Agent di livello commerciale, insegnando non solo teoria ma ponendo enfasi sull'applicazione pratica. Imparerai a usare LangGraph per costruire un'architettura collaborativa multi-livello di agenti, realizzando l'automazione completa dalla pianificazione dei task, progettazione del prodotto, sviluppo, al rilascio. Il corso enfatizza particolarmentela capacità di sviluppo di strumenti privatizzati, attraverso il protocollo MCP per implementare il deployment locale di oltre 20 strumenti core come controllo del browser, operazioni da terminale, interrogazione di knowledge base, assicurando che il tuo agente abbia un vero valore applicativo commerciale.

Il corso adottaun insegnamento basato su progetti, attraverso il progetto completo front-end e back-end "Xiaomu Bookstore", ti permetterà di padroneggiare l'intero set di competenze dall'analisi dei requisiti alla codifica automatica, dalla chiamata di strumenti al deployment containerizzato. Imparerai a usare Lima+Docker per costruire un ambiente sandbox sicuro per l'Agent, realizzando il rilascio e l'anteprima rapida di applicazioni front-end e back-end, risolvendo i punti critici della programmazione AI. Dopo aver completato questo corso, avrai la capacità di sviluppare autonomamente agenti di programmazione complessi, stabilendo barriere tecniche nel campo dello sviluppo automatizzato con AI.

• 1.Introduzione al corso e guida allo studio
• 2.Concetti di base e architettura tecnica degli agenti AI
• 3.Chiamata a grandi modelli nello sviluppo di agenti AI

• 4.Sviluppo di strumenti per modelli di grandi dimensioni con LangChain
• 5.Capacità integrate di chiamata di strumenti e controllo del corpo di risposta
• 6.Approfondimento sul protocollo MCP e sulle capacità di strumenti esterni
• 7.Integrazione di Cursor e MCP con strumenti intelligenti

• 8.Pianificazione del progetto e implementazione della capacità di conversazione multi-turno
• 9.Implementazione della capacità di memoria dell'agente di programmazione AI
• 10.Sviluppo di strumenti per il controllo del terminale
• 11.Sviluppo della knowledge base e capacità di apprendimento
• 12.Implementazione del meccanismo di autoapprendimento RAG

• 13.Capacità di sviluppo del controllo del browser
• 14.Implementazione dell'ambiente sandbox per l'esecuzione dell'Agent
• 15.Sviluppo di strumenti per database e capacità di manipolazione
• 16.Progettazione dell'architettura multi-agente con LangGraph

• 17.Implementazione delle capacità di sviluppo assistito dal codice
• 18.Sviluppo pratico dell'automazione delle pagine frontend di Xiaomu Bookstore
• 19.Sviluppo pratico dell'automazione delle API backend e del database di Xiaomu Bookstore
• 20.Riepilogo del codice sorgente e della documentazione del corso

💡 Suggerimento per lo studio:Il contenuto del tutorial si basa sulle pratiche del settore al momento della pubblicazione; si consiglia di integrarlo con le regole più recenti della piattaforma attuale durante lo studio.