多智能体开发这个词近两年被提得很多，但真正落到工作场景里，它解决的其实是一类很具体的问题：一件事需要多个角色分工、按顺序或并行处理，还要在中间传递上下文和结果。比如自动生成一份带数据核对的周报、把一个需求拆成若干子任务分别执行再汇总，或者让不同智能体分别负责检索、写作、检查。这类任务用单个对话窗口硬撑，很快就会乱。

这门特训营，主线就是围绕 Hermes 和 Harness 这两个工具，把多智能体从系统规划做到工程落地。它不是那种三小时看完就结束的速通课，时间跨度摆在那里，适合愿意按周投入、真正想动手把东西跑起来的人。

它主要针对哪些工作场景

  • 需要把复杂任务拆成多个智能体协作完成，而不是靠一个提示词硬扛；
  • 想让智能体接入真实的前端界面和 API，而不是停留在本地脚本里；
  • 需要把原型整理成可维护、可复用的工程结构，方便后续迭代。

换句话说，它偏向「做一个能用的系统」，而不是「学会某个单点技巧」。如果你的工作里正好有流程自动化、任务编排、AI 功能落地的需求，这门课的针对性会比较强。

学完之后能独立做什么

按课程节奏推进下来，比较现实的目标是：能自己规划一套多智能体系统的架构蓝图，把任务分派、上下文传递、结果汇总这几个环节串通；能独立搭建项目的前端骨架，并用 FastAPI 这类框架把智能体能力封装成接口；能理解智能体运行的核心原理，在出问题时知道从哪一层去排查，而不是只会重跑。

注意这里的措辞是「独立做」，不是「独立做得很漂亮」。工程化的东西本来就需要在真实项目里反复打磨，课程能给的是完整的链路和可运行的起点。

资料的组织方式与适合的基础

内容按周推进，前几周从项目蓝图和智能体核心原理讲起，中间穿插 Python 编程实战，再往后进入前端骨架、后端接口和工程化落地。这个顺序对转行者相对友好，因为 Python 部分是从基础讲起的，不需要你先有很深的编程积累。

但它并不等于零基础无痛。有编程经验的人推进会更顺，尤其是接触过接口调用、前后端基本概念的人，能更快进入状态。完全没有写过代码的读者，需要预留出额外时间消化前几周的编程内容。

选择前值得先想清楚的两点

  • 时间投入：按周推进的节奏意味着每周都要有固定产出，断档太久容易接不上后面的工程内容；
  • 目标匹配：如果你只是想了解多智能体是什么，几篇文章就够了；如果你的目标是亲手做出一个可运行的协作系统，这门课的结构才对得上。

建议先看自己手上有没有一个真实的小需求可以拿来练，比如把某个重复的整理工作做成半自动流程。带着具体问题去学，比单纯跟着目录走更容易坚持，也更容易判断自己到底学到了什么。

课程目录

共 10 个专题 · 84 集视频 · 8 份资料

01 第1周 AI 智能体价值解码与项目蓝图绘制6 节
  1. 1-1-1 【Harness&Hermes】多智能体开发特训营--课程导学.mp4
  2. 1-1-2 课程内容详细介绍.mp4
  3. 1-2-1 【学面通AI】多模态多智能体如何把学习效率狂拉 10+ 倍？.mp4
  4. 1-2-2 【学面通AI】多模态多智能体如何把面试能力提升 10+ 倍？.mp4
  5. 1-3-1 从痛点出发，【学面通AI】项目功能需求分析.mp4
  6. 1-3-2 将项目功能拆成「角色」与「协作流程」.mp4
02 第2周 智能体核心原理与开发环境搭建11 节
  1. 2-1-1 什么是 AI大模型？大模型开发流程 · 核心原理 · 主流模型介绍.mp4
  2. 2-1-2 什么是智能体？什么是单智能体和多智能体？.mp4
  3. 2-1-3 智能体开发范式：低代码开发与编码开发分析.mp4
  4. 2-1-4 Harness是什么？它是如何驾驭智能体？.mp4
  5. 2-1-5 Hermes 是什么？与LangChain、LangGraph 的关系是怎样的？.mp4
  6. 2-1-6 Hermes Agent 能让智能体“越用越聪明”的成长型生态体系介绍.mp4
  7. 2-1-7 Hermes 全方位对比 OpenClaw：自主进化 vs 调度中控智能体.mp4
  8. 2-1-8 Hermes Agent 全面学习实操手册.docx
  9. 2-1-9 项目技术选型与项目架构分析.mp4
  10. 2-1-10 基础开发工具安装与 AI 编程入门.mp4
  11. 2-1-11 结合Cursor编程优化开发工作流，构建高效开发工作流.mp4
03 第3周 Python 基础编程实战速成10 节
  1. 3-1-1 AI工具可以生成Python代码，为什么我还要学习Python语法？.mp4
  2. 3-1-2 学习Python的最短路线：了解 Python语言及学习路径.mp4
  3. 3-1-3 Python语法必需项速查：缩进、模块、包与常用语法.docx
  4. 3-1-4 Python依赖与环境管理：虚拟环境、依赖安装与版本锁定.mp4
  5. 3-1-5 Python常用数据类型速查：字符串、列表、字典、集合、元组.docx
  6. 3-1-6 写出可复用的代码：函数封装、工具层组织最佳实践.mp4
  7. 3-1-7 文件处理基础：文件增、删、改、查与编码核心实战.mp4
  8. 3-1-8 Python 进阶语法重点：类型注解、推导式、装饰器、OOP 与 Pydantic 校验.mp4
  9. 3-1-9 统一文件解析器：一套代码搞定PDF、Word、图片、音频的多格式解析.mp4
  10. 3-1-10 本章总结.mp4
04 第4周 “学面通AI” 项目前端骨架搭建10 节
  1. 4-1-1 项目开发前避免功能逻辑不清晰问题：将产品功能合理拆分.mp4
  2. 4-1-2 项目交互流程设计：学习.面试模式的用户操作路径梳理 流程图绘制.mp4
  3. 4-1-3 项目关键页面如何拆解？分析会话列表、对话区、语音面试、笔记的结构设计.mp4
  4. 4-1-4 快速落地高颜值 UI界面 MasterGo AI 工具介绍与使用方法.mp4
  5. 4-1-5 怎样快速绘制设计UI设计图？用 MasterGo AI 根据提示词快速产出页面.mp4
  6. 4-1-6 组件复用原则：通用组件vs业务组件如何划分？.mp4
  7. 4-1-7 Vue3.5 都需要掌握什么？必备组合式 API 、响应式、组件通信等介绍..mp4
  8. 4-1-8 Vite 前端工程初始化：项目目录结构设计 编码规范约定 工程配置实战.mp4
  9. 4-1-9 静态页面骨架搭建：路由配置 全局布局 占位组件 Mock 数据渲染.mp4
  10. 4-1-10 本章总结.mp4
05 第5周 FastAPI 高性能智能体后端架构开发16 节
  1. 5-1-1 如何用 Python 快速落地接口开发？FastAPI 核心实战精讲.mp4
  2. 5-1-2 FastAPI后端代码分层架构设计：路由校验业务数据库职责怎么划分？.mp4
  3. 5-1-3 统一错误处理让报错信息可读、可定位、可追溯.mp4
  4. 5-1-4 FastAPI数据库与迁移闭环：如何设计数据模型？迁移流程是怎样的？.mp4
  5. 5-1-5 配置与日志体系：如何对环境变量进行分层？敏感信息如何处理？.mp4
  6. 5-1-6 服务稳定性保障：健康检查接口实现 冒烟测试用例编写怎么做？.mp4
  7. 5-1-7 本章总结.mp4
  8. 5-2-1 如何保证学习数据与面试记录的安全和稳定可用？.mp4
  9. 5-2-2 注册接口怎么写才安全？密码哈希与基础安全要点有哪些？.mp4
  10. 5-2-3 JWT 鉴权全流程：Token 生成 刷新机制 过期处理.mp4
  11. 5-2-4 前后端怎么对齐接口？登录鉴权接口联调实战.mp4
  12. 5-2-5 文件上传规范类型：类型大小路径去重策略怎么定？.mp4
  13. 5-2-6 接口如何升级不影响旧功能：如何实现版本管理与兼容策略？.mp4
  14. 5-2-7 上线前接口性能优化：Redis 缓存在接口层的设计与实现？.mp4
  15. 5-2-8 如何跑通 “AI 最小对话”：后端调用DeepSeek API 实现文本生成.mp4
  16. 5-2-9 本章总结.mp4
06 第6周 智能体数据建模与前后端联调10 节
  1. 6-1-1 聊天记录、文件、语音如何完整存储？.mp4
  2. 6-1-2 聊天数据建模会话、消息、引用关系的数据库表如何设计？.mp4
  3. 6-1-3 面试表如何设计？如何实现最终字幕表结构 时间戳对齐？.mp4
  4. 6-1-4 资源统一管理：如何对音频 文件 图片的存储规范与引用关系进行治理？.mp4
  5. 6-1-5 文件怎么存更可靠？本地与对象存储一致性如何保证？.mp4
  6. 6-1-6 文件数据完整性验收 如何编写可回显、可复盘的测试清单？.mp4
  7. 6-1-7 聊天记录回显：如何实现前端加载顺序设计？如何实现数据回显？.mp4
  8. 6-1-8 实现会话管理，对话信息和面试记录回显接口.mp4
  9. 6-1-9 前后端联调如何跑通会话管理 对话信息回显的完整功能？.mp4
  10. 6-1-10 本章总结.mp4
07 第7周 LangChain 智能体工程化落地9 节
  1. 7-1-1 如何解决面试题老跑偏？学习计划乱生成？.mp4
  2. 7-1-2 介绍 LLM 应用开发框架 LangChain，以及什么时候需要用它.mp4
  3. 7-1-3 LangChain 调用链路：模型、提示词、记忆、智能体各负责什么？.mp4
  4. 7-1-4 AI模型调用：如何配置模型参数并对参数进行调优？.mp4
  5. 7-1-5 实现一个 轻量版AI Agent，吃透 LangChain 5 大核心作用.mp4
  6. 7-1-6 实现一个 轻量版AI Agent，吃透 LangChain 5 大核心作用.mp4
  7. 7-1-7 AI 对话场景中 Markdown 渲染技术深度解析（上）.mp4
  8. 7-1-8 AI 聊天场景中 Markdown 渲染技术深度解析 下.mp4
  9. 7-1-9 本章总结.mp4
08 第8周 智能体提示词工程化7 节
  1. 8-1-1 如何复原面试题与学习计划？搭建提示词管理体系.mp4
  2. 8-1-2 高价值提示词深度解读：AI+智能体该遵循哪些行为准则？.mp4
  3. 8-1-3 提示词怎么按场景拆？如何对不同功能的 Prompt 模板进行设计？.mp4
  4. 8-1-4 提示词版本控制与回滚：版本如何规范管理？支撑版本回滚的数据表要怎么设计？.mp4
  5. 8-1-5 提示词变量注入 - 从通用模板到个性化提示词.mp4
  6. 8-1-6 提示词工程化验收：如何完成调优、版本切换与回滚的全流程测试验收？.mp4
  7. 8-1-7 本章总结.mp4
09 第9周 企业级智能体 RAG 向量知识库搭建8 节
  1. 9-1-1 AI 检索文本资料 — 它到底是怎么理解文字的？.mp4
  2. 9-1-2 为什么需要向量数据库？距离怎么算？Qdrant+理论基础.mp4
  3. 9-1-3 如何用 Qdrant 建库、写入向量块并完成文本信息分块处理？.mp4
  4. 9-1-4 如何用 Qdrant 建库、写入向量块并完成文本信息分块处理？.mp4
  5. 9-1-5 文本切块策略——从能用到用好.mp4
  6. 9-1-6 根据用户上传的文档 — 提取文字、切块、向量化处理并写进入 Qdrant.mp4
  7. 9-1-7 文件向量化处理功能前后端联调：全链路功能验收.mp4
  8. 9-1-8 章节总结.mp4
课件资料5 节
  1. 代码/harness-hermes-multiagent-code-master.zip
  2. 代码/harness-hermes-multiagent-resource-master.zip
  3. PDF课件/多模态多智能体前置基础串讲及Harness与Hermes.zip
  4. PDF课件/学面通AI多模态多智能体项目需求拆解.zip
  5. PDF课件/学面通AI如何让学习与面试效率提升数倍.zip

适合人群

  • AI开发爱好者
  • 智能体开发工程师
  • 全栈工程师

学习收获

掌握多智能体开发流程
熟练使用Hermes & Harness
提升AI项目开发能力

祝您学习愉快！

学有所成，前程似锦！