人工精选LangChain+LangGraph+MCP的智能体
如果你已经在用大模型写代码、查资料，但每次都要手动喂上下文、手动复制结果，就会明白一个尴尬：模型很聪明，却接不上你手里的系统。这门课要解决的就是这件事——把模型从对话框里拽出来，变成能调用工具、能记住中间状态、能按流程走完一步任务的智能体。 它解决的场景，不是聊天而是干活 课程主线围绕三块东西展开：
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如果你已经在用大模型写代码、查资料，但每次都要手动喂上下文、手动复制结果，就会明白一个尴尬：模型很聪明，却接不上你手里的系统。这门课要解决的就是这件事——把模型从对话框里拽出来，变成能调用工具、能记住中间状态、能按流程走完一步任务的智能体。
它解决的场景，不是聊天而是干活
课程主线围绕三块东西展开：LangChain 负责把模型、提示词、外部工具串成可复用的调用链；LangGraph 负责把一次任务拆成有状态、可分支、可回退的步骤，处理那种"一步出错后面全乱"的流程；MCP 则是让智能体以统一方式接上外部工具和数据源。三者叠在一起，对应的是实际工作里常见的需求：自动读取一批文档并结构化输出、根据用户问题决定调哪个接口、多轮任务里保持上下文不丢。这些都不是靠一句提示词能稳定做到的。
课程开头还花了不少篇幅讲大模型的私有化部署和调用，包括本地跑通一个开源模型、以及对接国内外不同厂商的接口。这部分的意义在于：你要做智能体，先得有个稳定、可控、成本可算的模型底座，否则后面调工具、跑流程时，费用和稳定性都会变成坑。
适合什么基础，先看哪几块
这门课不是给完全没写过代码的人准备的。你需要能看懂 Python，知道怎么装依赖、跑脚本、读报错，最好还调用过一次大模型的 API。如果连虚拟环境和 pip 都没用过，建议先补上再进来，否则部署那几节会卡很久。
顺序上，建议不要跳着看。先把私有化部署和模型调用那部分过一遍，哪怕你打算只用云端接口，也要知道模型选择、参数、上下文长度这些基本盘，后面写链路时才不会一头雾水。接着看提示词模板和 LangChain 的基础组件，这是后面所有代码的地基。等这两块稳了，再进入 LangGraph 的状态管理和 MCP 的工具接入，理解难度会顺很多。反过来，一上来就啃智能体编排，很容易变成照抄代码、改一个参数就崩。
学完能独立做什么，资料怎么配合练
比较现实的目标是：你能自己搭出一个跑得通的小型智能体，接一两个外部工具，处理一个具体任务，比如根据输入自动决定调用哪个接口、把结果整理成固定格式返回。再进一步，你能用 LangGraph 把多步骤流程画出来，让它在某一步失败时有重试或转向的空间。MCP 这块学完，你至少能理解工具是怎么被标准化接入的，遇到新工具知道从哪下手，而不是只会用课程里演示的那一个。
练习方式上，别只看视频。每看完一节部署或调用，就自己在本机跑一遍，把模型换掉、把参数改掉，看输出怎么变。LangChain 和 LangGraph 的部分，建议拿自己工作里的一个小需求当练手对象，比如整理会议记录、批量处理表格字段，比跟着示例敲一遍更有用。资料里的演示代码可以当参照，但你要动手改，改到报错再修好，才算真的会。MCP 相关的内容偏概念和接入方式，看的时候重点放在"为什么需要它"和"接进来之后流程变成什么样"，不必一开始就追求把所有细节背下来。
整体看，这门课适合已经有一点开发基础、想把大模型用进实际流程的人。它不承诺学完就能做产品，但能让你从"会调 API"走到"能搭出一个有状态、能调工具的智能体"，这个跨度对多数上班族和转行者来说，是值得花时间补上的一环。
课程目录
* **01 大模型私有化部署和新Langchain/**
* 01 01关于AI大模型的选择(必看).mp4 (136.15 MB, 16:49)
* 02 02Qwen3大模型私有化部署(一).mp4 (224.69 MB, 21:47)
* 03 03Qwen3大模型私有化部署(二).mp4 (171.29 MB, 16:21)
* 04 04测试私有化部署的Qwen3.mp4 (105.26 MB, 15:24)
* 05 05国内外各种大模型的调用(一).mp4 (237.05 MB, 18:29)
* 06 06国内外各种大模型的调用(二).mp4 (149.10 MB, 15:51)
* 07 07Deepseek-R1-0528大模型的部署和测试.mp4 (113.32 MB, 12:21)
* 08 08提示词模板(一).mp4 (91.46 MB, 11:38)
* 09 09提示词模板ICL技术.mp4 (146.66 MB, 17:30)
* 10 10聊天和消息占位符.mp4 (83.47 MB, 09:55)
* 11 11在聊天的提示词模板中用ICL.mp4 (132.63 MB, 19:02)
* 12 12输出解析和结构化(一).mp4 (178.61 MB, 22:02)
* 13 13输出解析和结构化(二).mp4 (117.23 MB, 13:01)
* 14 14输出解析和结构化(三).mp4 (138.92 MB, 13:29)
* 15 15结构化输出的总结和多模态机器人案例.mp4 (123.34 MB, 13:53)
* **02 LCEL表达式语法(了解为主，可以跳过) /**
* 01 LCEL语法案例(一).mp4 (78.75 MB, 19:26)
* 02 LCEL语法案例(二).mp4 (56.87 MB, 13:32)
* 03 LCEL语法案例(三).mp4 (83.72 MB, 19:47)
* 04 LCEL语法案例(四).mp4 (29.47 MB, 07:01)
* 05 LCEL语法案例(五).mp4 (43.97 MB, 10:32)
* 06 LCEL语法案例(六).mp4 (52.84 MB, 12:35)
* 07 LCEL语法案例(七).mp4 (71.76 MB, 16:48)
* 08 LECL语法案例(八).mp4 (74.87 MB, 18:37)
* 09 LECL语法案例(九).mp4 (46.81 MB, 10:52)
* 10 LECL语法案例(十).mp4 (65.20 MB, 15:04)
* **03 多模态聊天机器人案例/**
* 01 16多模态聊天数字人案例(一).mp4 (100.31 MB, 15:24)
* 02 17多模态聊天数字人案例(二).mp4 (171.18 MB, 16:44)
* 03 18多模态聊天数字人案例(三).mp4 (128.67 MB, 13:16)
* 04 19多模态聊天数字人案例(四).mp4 (159.60 MB, 18:44)
* 05 20处理聊天历史记录的摘要(一).mp4 (159.92 MB, 15:56)
* 06 21处理聊天历史记录的摘要(二).mp4 (178.86 MB, 15:37)
* 07 22处理聊天历史记录的摘要(三).mp4 (148.68 MB, 12:32)
* 08 23多模态聊天数字人案例(五).mp4 (136.96 MB, 16:44)
* 09 24多模态聊天数字人案例(六).mp4 (153.92 MB, 17:17)
* 10 25语音转文字模型.mp4 (168.06 MB, 16:32)
* 11 26语音转文字模型(二).mp4 (73.77 MB, 10:20)
* 12 27多模态和全模态大模型.mp4 (218.07 MB, 14:14)
* 13 28多模态大模型测试.mp4 (139.86 MB, 15:12)
* 14 29多模态聊天数字人案例(七).mp4 (198.83 MB, 22:26)
* 15 30最后的多模态聊天数字人案例.mp4 (172.39 MB, 23:15)
* **04 Embedding+RAG/**
* 01 31Embeddings是什么.mp4 (153.76 MB, 15:58)
* 02 32Embeddings和One-Hot比较.mp4 (115.10 MB, 13:28)
* 03 33OpenAI的Embedding.mp4 (130.09 MB, 16:47)
* 04 34部署BGE-Large的嵌入模型.mp4 (261.15 MB, 21:21)
* 05 35部署Qwen3的嵌入模型.mp4 (208.09 MB, 20:41)
* 06 36Qwen3的嵌入模型和Langchain整合.mp4 (78.91 MB, 09:39)
* 07 37评论数据语义搜索案例(一).mp4 (219.97 MB, 20:05)
* 08 38评论数据语义搜索案例(二).mp4 (170.54 MB, 20:52)
* 09 39FAISS向量数据库(一).mp4 (243.90 MB, 26:56)
* 10 40FAISS向量数据库(二).mp4 (197.16 MB, 20:01)
* 11 41Chroma数据库案例.mp4 (84.14 MB, 07:52)
* 12 42上下文感知的RAG案例(一).mp4 (136.37 MB, 18:38)
* 13 43上下文感知的RAG案例(二).mp4 (181.01 MB, 16:58)
* 14 44上下文感知的RAG案例(三).mp4 (162.30 MB, 18:15)
* 15 45上下文感知的RAG案例(四).mp4 (144.57 MB, 11:44)
* **05 新版LangGraph开发智能体(Agent) /**
* 01 01最新版1LangGraph的介绍.mp4 (103.83 MB, 12:08)
* 02 02Agent和WorkFlow.mp4 (126.21 MB, 17:58)
* 03 03安装LangGraph本地服务(一).mp4 (203.08 MB, 14:17)
* 04 04安装LangGraph本地服务(二).mp4 (117.09 MB, 15:05)
* 05 05启动LangGraph服务器.mp4 (238.91 MB, 25:39)
* 06 06调用Agent发布的API接口(一).mp4 (187.31 MB, 16:51)
* 07 07调用Agent发布的API接口(二).mp4 (67.34 MB, 06:24)
* 08 08Tool的定义(一).mp4 (122.56 MB, 16:17)
* 09 09Tool的定义(二).mp4 (160.32 MB, 21:18)
* 10 10Tool的定义(三).mp4 (162.74 MB, 14:28)
* 11 11Qwen3大模型工具调用解析器的错误.mp4 (191.45 MB, 21:08)
* 12 12解决Qwen3流式输出的问题.mp4 (131.27 MB, 14:08)
* 13 13根据Rannable对象创建工具.mp4 (143.72 MB, 15:05)
* 14 14继承BaseTool创建工具.mp4 (196.70 MB, 19:31)
* 15 15Configurable静态配置(一).mp4 (159.21 MB, 21:00)
* 16 16Configurable静态配置(二).mp4 (84.91 MB, 08:46)
* 17 17AgentState状态详解(一).mp4 (216.85 MB, 31:08)
* 18 18AgentState状态详解(二).mp4 (181.97 MB, 14:36)
* 19 19AgentState状态详解(三).mp4 (62.46 MB, 05:11)
* 20 20记忆存储的介绍.mp4 (91.62 MB, 11:56)
* 21 21开发环境下的短期记忆案例.mp4 (241.37 MB, 17:48)
* 22 22Postgresql实现Agent短期存储.mp4 (169.35 MB, 16:58)
* 23 23Postgresql实现长期存储.mp4 (93.50 MB, 10:09)
* **06 新版的MCP+Agent/**
* 01 24MCP的介绍.mp4 (115.23 MB, 12:49)
* 02 25MCP的通信机制原理.mp4 (180.04 MB, 20:51)
* 03 26FastMCP的sse通信实现.mp4 (196.94 MB, 22:35)
* 04 27FastMCP的Streamable通信实现.mp4 (77.30 MB, 06:41)
* 05 28Agent+MCP工具.mp4 (251.50 MB, 21:45)
* 06 29Agent调用Java的MCP服务器.mp4 (218.10 MB, 17:04)
* 07 30Agent调用外网的MCP服务.mp4 (122.42 MB, 11:04)
* 08 31MCP服务的认证机制.mp4 (194.81 MB, 22:51)
* 09 32MCP服务的认证实现(一).mp4 (154.09 MB, 14:05)
* 10 33MCP服务的认证实现(二).mp4 (179.16 MB, 13:50)
* **07 新版LangGraph+WorkFlow/**
* 01 34LangGraph中WorkFlow的概念.mp4 (122.20 MB, 15:11)
* 02 35工作流的State和Reducer函数.mp4 (217.72 MB, 16:18)
* 03 36工作流的节点和路由函数.mp4 (95.89 MB, 11:58)
* 04 37评估器案例(一).mp4 (101.36 MB, 16:05)
* 05 38评估器案例(二).mp4 (91.83 MB, 24:00)
* 06 39评估器案例(三).mp4 (122.21 MB, 13:14)
* 07 40评估器案例(四).mp4 (118.57 MB, 10:04)
* 08 41智能小秘书案例+MCP工具.mp4 (72.41 MB, 18:03)
* 09 42异步+并发执行工具类.mp4 (261.95 MB, 27:47)
* 10 43定义小秘书工作流(一).mp4 (95.92 MB, 12:56)
* 11 44定义小秘书工作流(二).mp4 (113.60 MB, 11:39)
* 12 45测试完整的工具调用.mp4 (238.95 MB, 20:11)
* 13 46简化代码+ToolNode节点.mp4 (135.00 MB, 10:29)
* 14 47加入第一种人工介入.mp4 (114.00 MB, 12:26)
* 15 48用户审批工具的执行.mp4 (127.16 MB, 16:26)
* 16 49人工填写审批理由修改状态.mp4 (190.29 MB, 17:44)
* 17 50新版本加入的中断方法.mp4 (422.70 MB, 27:06)
* 18 51增加UI节目的工作流执行.mp4 (242.77 MB, 21:28)
* 19 最后一个案例，请进入携程AI智能助手项目.txt (43.00 B)
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