从零到一：构建生产级多智能体应用
本课程旨在带领开发者穿越AI Agent从“玩具原型”到“生产级应用”的全过程。我们不仅学习“如何用”，更要理解“为什么这么设计”，亲手构建一个可观测、可扩展、可协作的智能体系统。
第一部分：思想启蒙与基础入门 (The Foundation)
建立对大模型应用开发的基本认知，掌握LangChain的核心思想与最基础的构建模块。
第1讲：一切的起点——与大模型（LLM）的第一次对话
- 1.1 为什么我们不能只用OpenAI/Claude的原始API？
- 1.2 LangChain的核心价值：抽象、组件化与可组合性。
- 1.3 你的第一个LangChain应用
- 1.4 揭秘LangChain的“灵魂”：LCEL (LangChain Expression Language) 的语法与核心优势。
第2讲：让智能体拥有“手脚”——工具（Tools）的定义与使用
- 2.1 什么是工具？为什么它是智能体的“能力边界”。
- 2.2 用`@tool`装饰器，将任意Python函数封装成AI可以调用的工具。
- 2.3 LangChain内置工具箱概览（DuckDuckGo搜索、PythonREPL等）。
- 2.4 核心难点：LLM是如何“理解”并决定调用哪个工具的？
第二部分：构建强大的单体智能体
掌握构建一个具备“思考-行动”循环、拥有记忆、并能从外部世界获取知识的单智能体的核心能力。
第3讲：智能体的大脑——ReAct框架与执行循环
第4讲：为智能体植入“记忆”——Memory模块详解
第5讲：连接外部知识——RAG（检索增强生成）核心技术
第三部分：从单体到协作——LangGraph与多智能体架构
突破单智能体的局限，掌握使用LangGraph构建复杂、可控、可协作的多智能体系统的核心能力。
第6讲：单智能体的“天花板”——我们为什么需要LangGraph？
第7讲：你好，LangGraph——构建你的第一个“状态图”
第8讲：智能的“交响乐”——设计与实现多智能体协作系统
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