企业级多智能体设计实战--极客时间课程推荐/优惠
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课程详情
你将获得：
- 告别“野路子”demo：掌握 MAS 核心设计模式；
- 手把手教学：构建、调试、部署多智能体系统；
- 生产环境稳定可用：企业级 AI 应用治理体系；
- 4 大高价值场景实践案例：自己动手实现 OpenClaw。
课程介绍
AI 浪潮奔涌两年，从大模型评测到应用落地，我们见证了技术的狂飙，也经历了从 Demo 到生产的“九死一生”。当喧嚣褪去，你是否发现——热闹都是别人的，自己依然在原地打转？
如果你也正在遭遇：
- 概念满天飞，上手却无门：AGI、智能涌现看了一堆，配置个国产 API 都头疼。
- 进阶遇瓶颈，窗户纸捅不破：想从 Workflow 迈向 Multi-Agent，却找不到体系化路径。
- 从 Demo 到生产，买家秀落差：幻觉、死循环、架构脆弱，根本不敢推上生产。
- 知识碎片化，底层逻辑混乱：今天 RAG 已死，明天新框架封神，难以建立自己的认知体系。
那么这门课，就是为你准备的“生存指南”。学习这门课程你将获得两项核心能力：
1. 思维模式的彻底升级
你将掌握一套体系化的 Multi-Agent 设计模式，看懂技术背后的本质。当 “Skill” 概念被炒热时，你能迅速拆解：它是工具能力的边界拓展？是上下文管理的范式创新？还是 AI 原子能力的生态封装？建立起这套分析框架，你才能在技术洪流中保持从容。
2. 企业级全链路的工程能力
从0到1吃透每个环节：
- 工程视角：Prompt、Agent、工具、记忆、知识、协作模式、安全护栏
- 交付视角：需求分析、系统设计、应用评测、线上可观测性、数据飞轮迭代
课程设计
为了达成这个目标，我们把课程分成了三个循序渐进的章节。
架构思维篇
如果你手里只有锤子，那看什么都是钉子。在这一章节，我们要先建立“图纸”，学习 AI 时代的设计模式框架。
工程落地篇
这部分是重头戏，我们采用“五步认知法”来拆解每一个知识点。对于每个 AI 能力，不只讲“它是什么”，更要讲“它有什么用”“怎么用”“底层原理是什么”，以及最重要的——最佳实践和反模式。教会你哪些坑绝对不能踩，哪些弯路我们已经替你走过了。从最简单的 MVP 开始，一步步攻克工具使用、知识库检索（RAG）、复杂协作、以及安全稳定性难题。
生产交付篇
最后是交付篇。会写代码只是开始，能持续交付价值才是终点。我们会讲如何测试 AI 应用、如何建立数据飞轮，让你的应用越用越聪明。
课程四大亮点
- 极低的门槛：全程国产模型 + 国内工具，有 Python 就能跟做。
- 深剖底层原理：以 CrewAI 为载体，但不止于“调包”，拆解源码，让你能手搓专属框架。
- 紧跟前沿技术：Google 最新 MAS 模式、Claude Skill、OpenClaw——课程实战同步升级。
- 实打实的企业级实战：不做聊天玩具——深度研报撰写 Agent、小红书爆款生成器、手搓复刻 OpenClaw 全自动系统。
AI 时代，拿着锤子找钉子的人满地都是，但懂得画图纸、建高楼的架构师千金难求。仅仅会用工具，你可能会被工具取代；但能设计和驾驭工具，你将成为未来的创造者。这门课，带你从“野路子”成为 AI 落地的“正规军”。
课程目录
课程介绍
- 课程介绍｜告别“野路子”：转型企业级多智能体架构师
架构思维篇：AI 时代的设计模式
- 01｜拨开迷雾：AI 应用开发的四种架构范式
- 02｜解构智能体：Agent的解剖学与ReAct范式
- 03｜Multi-Agent系统：Agent、Task、Process的协作美学
- 04｜架构师的决断：AI 应用开发选型工具
工程落地篇：从0构建生产级多智能体系统
- 05｜工程全景图：构建企业级多智能体系统的“施工蓝图”
- 06｜工欲善其器：课程学习的基础代码环境准备
模块一：运行你的第一个企业级 Multi-Agent
- 07｜定义Agent：从“提示词工程”到“人设工程”
- 08｜定义Task——从“步骤控制”到“契约驱动”
- 09｜定义 Process——任务调度与信息传递
- 10｜多模态模型：让你的 Agent 拥有“眼睛”
- 11｜项目实践（一）：小红书爆款笔记生成项目
模块二：工具大全，赋予Agent与物理世界交互的能力
- 12｜工具设计哲学：从 API 到 Agent-Native 的范式跃迁
- 13｜自定义工具封装：构建 Tools 的五步标准 SOP
- 14｜MCP协议：标准化定义工具接口
- 15｜王牌超能力：代码解释器与无头浏览器
- 16｜Skills生态：让Agent接入大量工具
- 17｜项目实战2：能力篇——XiaoPaw飞书本地工作助手
模块三：上下文管理让Agent拥有记忆，突破Token限制
- 18｜从 Prompt 到 Harness：记忆与上下文的设计范式
- 19｜上下文的生命周期：Bootstrap、剪枝与压缩
- 20｜文件系统记忆：让Agent自己写记忆、自己学技能
- 21｜搜索驱动的记忆系统：企业级海量记忆管理方案
- 22｜项目实战3：XiaoPaw记忆篇：打造懂你的长记忆助手
模块四：协作与设计模式，掌握5大架构设计模式
- 23｜Orchestrator范式：任务层的主 Agent + 子 Agent
- 24｜认知升级：从任务列表到数字团队
- 25｜团队角色体系：分工设计与行为规范
- 26｜任务链与信息传递：数字员工的协作协议
- 27｜Human as 甲方：如何设计 Agent 团队的人类介入点
- 28｜数字员工的自我进化：让 Agent 团队越用越好
- 29｜项目实战4：Agent 小队完成真实项目需求
模块五：企业级加固，确保系统安全可控
- 30｜可观测性：Hook 骨架 + Langfuse 全链路追踪
- 31｜可靠性：重试、循环控制与成本围栏
- 32｜企业安全性：沙箱、权限网关与身份认证
- 33｜项目实战 5：系统加固你的 XiaoPaw 本地工作助手
生产交付篇：全生命周期工程化
- 34｜需求边界：如何使用 AI 适用性评估表识别高 ROI 场景？
- 35｜产品原型：从需求到第一个可验证的Demo
- 36｜评测体系：让AI质量可量化
- 37｜持续集成：让 AI 应用稳定演进
- 39｜数据飞轮：用线上数据持续迭代 AI Agent
- 38｜线上监控：知道你的 AI 到底跑得怎么样
- 40｜组织进化：从表演式转型到AI原生组织
直播回放
- 直播回放｜爆火全网的OpenClaw强在哪儿？
- 直播回放｜吃透 Claude Code 核心源码：架构设计与工程细节全解析
结课测试
- 结课测试｜检验一下自己的学习成果吧
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