Pada masa ini, kebanyakan kandungan pembelajaran AI hanya terhenti pada penjelasan konsep asas, hanya faham teori tetapi tidak tahu cara melaksanakannya. AI Agent yang dibina biasanya menghadapi pelbagai masalah seperti jawapan tidak berkaitan dengan perniagaan, janji kosong, halusinasi kerap, aliran kerja tidak teratur, limpahan konteks, alat ralat dan ranap, dan tidak dapat digunakan secara komersial. Untuk membina sistem agen pintar yang stabil, selamat dan sesuai dengan senario perniagaan, perlu melalui pembelajaran kejuruteraan yang lengkap dan iterasi projek sebenar.

Kursus amali projek AI Agent dari 0 ke 1 ini menekankan amali sebagai pemacu, pelaksanaan kes sebenar dan menolak cakap kosong. Ia merupakan satu sistem pelaksanaan kejuruteraan AI Agent yang lengkap. Kursus ini menggabungkan teori asas dan amali barisan hadapan, terlebih dahulu memperkukuh pengetahuan asas teras AI Agent secara sistematik, menghuraikan logik operasi model, mekanisme mesej, gelung pelaksanaan agen, seni bina senario perniagaan e-dagang, membantu pelajar membina pemikiran kejuruteraan AI yang standard.

Keseluruhan kursus ini tidak mempunyai teori berlebihan, semuanya adalah teknik kejuruteraan AI yang boleh dilaksanakan dan diguna semula, merangkumi prinsip asas, pembangunan teknikal, penyahpepijatan masalah, pengoptimuman keselamatan sehingga pelancaran projek dan iterasi senario, membantu pelajar benar-benar memiliki keupayaan lengkap untuk membangun, menggunakan dan menyelenggara AI Agent gred komersial secara bebas.

Pembangunan AI Agent yang benar-benar bernilai bukan terletak pada memahami teori, tetapi pada keupayaan melaksanakan, mengkomersialkan dan menahan tekanan senario perniagaan sebenar. Kebanyakan tutorial agen pintar di pasaran hanya mengajar pembinaan asas, mengelak masalah teras seperti ralat, halusinasi, kos, keselamatan dan penyesuaian perniagaan. Kursus ini menggunakan projek e-dagang sebenar sebagai wahana, menghubungkan prinsip asas, teknologi pembangunan, pengoptimuman kejuruteraan, iterasi projek dan operasi pelancaran sepenuhnya, membawa anda membina sistem agen pintar AI yang stabil, patuh, kos rendah dan boleh dikomersialkan dari kosong, benar-benar melepaskan diri daripada dilema hanya tahu teori dan tidak dapat melaksanakan, menguasai keupayaan amali kejuruteraan AI yang jarang ditemui pada masa ini. Sama ada anda seorang pengaturcara yang ingin beralih ke pembangunan AI, atau pengamal e-dagang yang berharap dapat meningkatkan kecekapan perniagaan dengan AI, kursus ini boleh membantu anda membina sistem pengetahuan AI Agent yang lengkap, melalui 34 kes senario khidmat pelanggan e-dagang sebenar, dari analisis keperluan, reka bentuk seni bina, pelaksanaan kod sehingga operasi pelancaran, benar-benar menguasai kaedah pembangunan AI Agent gred komersial.

• 1.Apakah AI Agent
• 2.Model dan mekanisme mesej
• 3.Prinsip gelung pelaksanaan Agent
• 4.Peta senario Agent untuk perniagaan e-dagang
• 5.Bagaimana Prompt mengekang peranan perniagaan
• 6.Asas kejuruteraan konteks
• 7.Teknologi output berstruktur
• 8.Streaming dan pengoptimuman pengalaman pengguna

• 9.Prinsip asas Tool Calling
• 10.Nilai pulangan parameter alat dan pengendalian ralat
• 11.ToolRuntime dan nod alat LangGraph
• 12.Amalan pembangunan create_agent pertama

• 13.Mengapa RAG retrieval augmentation diperlukan
• 14.Pemotongan dokumen dan reka bentuk metadata
• 15.Petikan semula dan pengendalian anti-halusinasi
• 16.Amalan pengenalan AgenticRAG

• 17.Reka bentuk mekanisme memori jangka pendek
• 18.Memori jangka panjang dan pengendalian sempadan privasi
• 19.Runtime dan pengurusan konteks masa jalan
• 20.Mengapa rangka kerja LangGraph diperlukan

• 21.Kaedah pembinaan nod dan tepi keadaan
• 22.Aliran kerja fungsi FunctionalAPI
• 23.Mekanisme pemulihan berterusan dan perjalanan masa
• 24.Reka bentuk Human-in-the-loop dan Interrupt

• 25.Reka bentuk pengendalian ralat dan mekanisme toleransi kesalahan
• 26.Kebolehcerapan dan sistem penjejakan Trace
• 27.Metodologi penilaian dan pengujian
• 28.Reka bentuk keselamatan MCP dan sempadan kebenaran
• 29.Model mental kejuruteraan ClaudeCode
• 30.Kejuruteraan konteks dan sistem memori projek
• 31.Sandbox kebenaran alat dan pelaksanaan sempadan keselamatan
• 32.HooksSkillsMCP dan seni bina berlapis lanjutan

• 33.Kerjasama Subagents Multi-Agent dan tadbir urus kejuruteraan

• 34.Khidmat pelanggan semua lari: analisis keperluan senario perniagaan
• 35.Bina perkhidmatan chat: biarkan kotak sembang boleh disambungkan dahulu
• 36.AI versi pertama sangat pandai berbual, tetapi tidak dapat menjawab satu pun soalan perniagaan dengan tepat
• 37.AI kata akan uruskan, tetapi selepas jualan tidak menerima permintaan pemulangan
• 38.AI membuat janji pampasan sesuka hati: masukkan semua peraturan ke dalam Prompt
• 39.Prompt semakin ditulis seperti dinding: pengoptimuman reka bentuk modular
• 40.Bil hujung bulan tiba: analisis dan pengoptimuman penggunaan token setiap pusingan
• 41.Mendapati masalah bukan model bodoh: pengoptimuman cara memberi data
• 42.Peraturan selepas jualan perlu dipisahkan dahulu: pemprosesan berstruktur pangkalan pengetahuan
• 43.Pencarian vektor pertama: apa yang pengguna tanya, cari peraturan paling serupa
• 44.Bos akhirnya melihat sumber jawapan: fungsi penandaan rujukan
• 45.Ditemui tidak bermakna tepat: penilaian kualiti pencarian
• 46.Pengguna bertanya tentang promosi fon telinga itu: pengoptimuman penarikan semula pencarian
• 47.Terlalu banyak peraturan serupa: strategi pengoptimuman top-k
• 48.Hanya bergantung pada vektor tidak cukup: reka bentuk penghalaan kata kunci dan peraturan
• 49.Peraturan melonjak sebelum promosi besar: pengoptimuman prestasi pencarian pangkalan pengetahuan
• 50.Pengguna bertanya tentang logistik pesanan: AI mula mengarang status penghantaran
• 51.Beri Agent satu set kotak alat: kawalan parameter dan kebenaran identiti
• 52.Pengguna tidak beritahu nombor pesanan: AI jangan berpura-pura faham, reka bentuk pengesahan identiti
• 53.Hasil alat tidak boleh dimasukkan semula ke model secara mentah: pengoptimuman konteks
• 54.Perkhidmatan model bermasalah: pengendalian toleransi tamat masa alat
• 55.Cadangan produk akhirnya boleh dipercayai: perkaitan pengetahuan stok dan harga
• 56.Alat semakin banyak: pengoptimuman kod pengurusan pertindihan
• 57.Alat tidak sepatutnya hanya berkhidmat untuk versi Agent ini: reka bentuk abstraksi alat
• 58.Satu ayat pengguna sebenarnya ikut laluan mana: reka bentuk keputusan penghalaan
• 59.Pengguna minta pulangkan wang terus: pemulangan wang bukan satu ayat
• 60.Agent bebas tidak sesuai untuk menjalankan proses selepas jualan: reka bentuk proses yang ditetapkan
• 61.Pemulangan wang sebelum penghantaran: semak pesanan dahulu kemudian semak proses peraturan
• 62.Pemulangan barang selepas diterima: pertimbangan menyeluruh masa, produk, sebab dan polisi
• 63.AI hanya boleh hantar permohonan: reka bentuk sempadan kebenaran kelulusan
• 64.Pemulihan kelulusan tidak boleh disambung sesuka hati: reka bentuk pengurusan status
• 65.Pengguna tanya pesanan tadi: penyimpanan memori secara terpilih
• 66.Pengguna mendakwa sebagai