คอร์สนี้จะพาคุณพัฒนา AI Agent สำหรับเขียนโปรแกรมแบบมือต่อมือ เนื้อหาครอบคลุมการสร้างบริการ MCP,การใช้งานจริงขององค์ประกอบหลัก LangChain,การออกแบบสถาปัตยกรรม Multi-Agentและการผสานรวมเครื่องมือแบบส่วนตัว (เช่น การควบคุมเบราว์เซอร์, การทำงานอัตโนมัติในเทอร์มินัล, เครื่องมือเขียนเอกสาร) พร้อมทั้งนำเครื่องมือเขียนโปรแกรม AI เช่น Cursor, Tongyi Lingma มาประยุกต์ใช้จริง ช่วยให้คุณมี AI Agent สำหรับเขียนโปรแกรมเป็นของตัวเอง มีความสามารถหลักในการพัฒนา AI Agent ที่แข็งแกร่งขึ้น และคว้าความได้เปรียบทางเทคโนโลยีในการพัฒนาแบบอัตโนมัติด้วย AI ก่อนใคร

คอร์สนี้มุ่งเน้นอย่างลึกซึ้งที่กระบวนการพัฒนา AI Agent ระดับธุรกิจแบบครบวงจรไม่เพียงสอนทฤษฎี แต่ให้ความสำคัญกับการนำไปใช้จริง คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ LangGraph สร้างสถาปัตยกรรมการทำงานร่วมกันของ Agent หลายระดับ เพื่อให้เกิดระบบอัตโนมัติครบวงจรตั้งแต่การวางแผนงาน การออกแบบผลิตภัณฑ์ การพัฒนา ไปจนถึงการเปิดใช้งาน คอร์สนี้เน้นเป็นพิเศษที่ความสามารถในการพัฒนาเครื่องมือแบบส่วนตัวผ่านโปรโตคอล MCP เพื่อติดตั้งใช้งานเครื่องมือหลักกว่า 20 รายการ เช่น การควบคุมเบราว์เซอร์ การใช้งานเทอร์มินัล การค้นหาฐานความรู้ ไว้ในเครื่องของคุณ เพื่อให้ Agent ของคุณมีคุณค่าที่แท้จริงสำหรับการใช้งานเชิงพาณิชย์

คอร์สนี้ใช้การสอนแบบขับเคลื่อนด้วยโปรเจกต์ผ่านโปรเจกต์จริงทั้งหน้าบ้านและหลังบ้านของ "ร้านหนังสือเสี่ยวมู่" ให้คุณเชี่ยวชาญทักษะครบชุดตั้งแต่การวิเคราะห์ความต้องการ ไปจนถึงการเขียนโค้ดอัตโนมัติ จากการเรียกใช้เครื่องมือ ไปจนถึงการปรับใช้แบบคอนเทนเนอร์ คุณจะได้เรียนรู้การใช้ Lima+Docker สร้างสภาพแวดล้อมแซนด์บ็อกซ์ของ Agent ที่ปลอดภัย เพื่อเผยแพร่และดูตัวอย่างแอปพลิเคชันหน้าบ้านและหลังบ้านได้อย่างรวดเร็ว แก้ปัญหาหลักของการเขียนโปรแกรมด้วย AI หลังจากจบคอร์สนี้ คุณจะมีความสามารถในการพัฒนา Agent สำหรับเขียนโปรแกรมที่ซับซ้อนได้ด้วยตัวเอง และสร้างกำแพงทางเทคโนโลยีในด้านการพัฒนาแบบอัตโนมัติด้วย AI

• 1.แนะนำคอร์สและคู่มือการเรียนรู้
• 2.แนวคิดพื้นฐานและสถาปัตยกรรมทางเทคนิคของ AI Agent
• 3.การเรียกใช้โมเดลขนาดใหญ่ในการพัฒนา AI Agent

• 4.การพัฒนาเครื่องมือโมเดลขนาดใหญ่ LangChain
• 5.ความสามารถในการเรียกใช้เครื่องมือในตัวและการควบคุมเนื้อหาการตอบกลับ
• 6.เจาะลึกโปรโตคอล MCP และความสามารถของเครื่องมือภายนอก
• 7.Cursor และ MCP เชื่อมต่อกับเครื่องมืออัจฉริยะ

• 8.การวางแผนโครงการและการสร้างความสามารถในการสนทนาหลายรอบ
• 9.การสร้างความสามารถด้านความจำของเอเจนต์เขียนโปรแกรม AI
• 10.การพัฒนาเครื่องมือควบคุมเทอร์มินัล
• 11.การพัฒนาและความสามารถในการเรียนรู้ของฐานความรู้
• 12.การสร้างกลไกการเรียนรู้ด้วยตนเองของ RAG

• 13.ความสามารถในการพัฒนาเครื่องมือควบคุมเบราว์เซอร์
• 14.การสร้างสภาพแวดล้อมแซนด์บ็อกซ์สำหรับรัน Agent
• 15.การพัฒนาและความสามารถในการควบคุมเครื่องมือฐานข้อมูล
• 16.การออกแบบสถาปัตยกรรมหลายเอเจนต์ของ LangGraph

• 17.การพัฒนาโค้ดด้วยความสามารถช่วยเหลือ
• 18.การปฏิบัติการพัฒนาเพจหน้าบ้านของ Xiaomu Bookstore แบบอัตโนมัติ
• 19.การปฏิบัติการพัฒนา API หลังบ้านและฐานข้อมูลของ Xiaomu Bookstore แบบอัตโนมัติ
• 20.สรุปซอร์สโค้ดและเอกสารของหลักสูตร

💡 คำแนะนำในการเรียน:เนื้อหาบทเรียนอ้างอิงจากการปฏิบัติในอุตสาหกรรม ณ เวลาที่เผยแพร่ แนะนำให้ศึกษาควบคู่กับกฎล่าสุดของแพลตฟอร์มในปัจจุบัน