
從 ChatGPT 到 Claude,從文心一言到 DeepSeek,我們已習慣與各種 Copilot 協作。它們能力驚人,但本質仍是被動響應的工具——我們發出指令,它們返回結果。
然而,下一波真正的浪潮已經涌現:智能體(Agent)時代。這里的“智能體”,不是簡單的聊天機器人。它指的是以大型語言模型為認知引擎,具備自主決策、目標導向和環境交互能力的 AI 系統。
想象一下:
不是一個幫你寫周報的助手,而是一個能自主分析數據、撰寫并發送完整季度報告的“數字員工”。
不是一個回答單一問題的客服,而是一個能理解用戶復雜訴求、調用多個工具、完成全流程服務的“業務專員”。
這就是Agentic AI——未來最炙手可熱的技術方向,也是拉開下一代 AI 應用差距的關鍵。
熱潮之下,開發者真正的
挑戰是什么?
智能體開發就像一座冰山。水面之上,是大家熟悉的“調 API、寫 Prompt”;水面之下,才是真正的復雜性所在:
多智能體協作:如何讓多個 AI 角色協同工作,管理復雜的狀態和流程?
工程化落地:如何容器化部署、監控性能、保證生產環境的穩定?
領域專業化:如何通過微調,讓通用模型在醫療、金融等垂直領域真正可用?
評估與安全:如何科學評估智能體的表現,并構建防線抵御潛在攻擊?
這些,才是考驗開發者能否將炫酷概念轉化為真實價值的核心能力。面對這片充滿機遇但略顯復雜的海域,一位資深的技術“引路人”——王延飛老師,分享了他的觀察。
作為一位在大模型、算力調度和云原生領域擁有豐富實戰經驗的架構師,他曾主導過多項大型復雜項目。他坦言:
“我看到很多開發者卡在‘只會調 API’的層面,這非常可惜。AI 智能體的底層,是一套精密的系統工程。掌握它,意味著你能從‘工具的使用者’轉變為‘智能系統的創造者’。這不僅是技能的提升,更是思維模式的躍遷。”
正是懷著這種“搭座橋幫大家過去”的想法,他與極客時間共同打磨了《Agentic AI 智能體開發行動營》。這不是一個只講理論的概念課,而是一個旨在用 5 周時間,帶你快速上手,系統構建智能體開發全鏈路能力的實戰行動營。
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課程學什么?
你能得到:一套可復制的“能力圖譜”!這個行動營的核心,是圍繞一套完整的“能力圖譜”展開,確保你學完就能用。
第一周:打通“感知現實”的能力
從 Function Calling 到新興的MCP(Model Context Protocol)協議,讓智能體學會調用外部工具,接入真實世界的數據與服務。
第二周:構建“復雜協作”的能力
使用LangGraph構建多智能體系統,實現智能路由、記憶管理和并行協作,完成像“深度研究助手”這樣的復雜任務。
第三周:掌握“工程化交付”的能力
從架構設計到全棧開發(FastAPI + Streamlit),再到Docker 容器化部署,讓你開發的“旅行規劃智能體”能真正上線運行。
第四周:建立“評估與護航”的能力
利用LangFuse等工具建立追蹤、評估和安全監控體系,確保智能體在生產環境中可靠、可控。
第五周:打造“領域專家”的能力
使用LlamaFactory等框架,對如 DeepSeek 等開源模型進行LoRA 微調,打造精通醫療、金融等特定領域的專業智能體。
通過6 個企業級項目的階梯式實戰,你將不僅理解原理,更能交付可商用的代碼與部署方案。
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AI 技術迭代的速度令人目眩,但萬變不離其宗的,是我們對技術本質的理解和將想法實現為產品的能力。
Agentic AI 代表的自主智能系統,是未來 5-10 年數字化轉型的核心引擎。現在投入學習,掌握的不僅僅是一門熱門技術,更是一種構建未來數字化業務的底層能力。
這趟旅程或許充滿挑戰,但值得期待的是,當你穿越這片海域,你看到的將不再是簡單的代碼和模型,而是一個個可以被 AI 賦能和重塑的業務流程與商業場景。
你準備好了嗎?
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