【Part 1】全球顶尖在线大模型接入指南
  1. 大模型核心原理与全球厂商现状概述
  2. openRouter以及deepseek等国内平台注册
  3. OpenAI通用接口Chat Completions API基础使用
  4. Chat Completions API 接口进阶使用
  5. 多模型交互实战项目LLM-PlayGround
【Part 2】开源大模型部署与调用指南
  1. 全球三大开源平台介绍Huggingface、魔搭社区以及Github
  2. 开源平台实操、资源获取方式
  3. 大模型权重原理及显存需求计算
  4. AutoDL云服务平台介绍与创建实例
  5. 大模型量化技术介绍与GGUF、AWQ格式选型
  6. 量化框架llama.cpp、unsloth、ktransformers介绍与实操
  7. 本地部署ollama、vLLM演示
【Part 3】大模型Agent开发基础
  1.1 大模型Agent演进脉络与生态全景
  1.2 Function Calling 概念详解与实战
  1.3 Function Calling 故障排查与并行调用工具优化
  1.4 旅游规划Agent项目与答疑
【Part 4】LangChain 1.0 体系讲解
  1.1 LangChain整体框架介绍
  1.2 LangChain生态、核心依赖定位以及Runnable概念介绍
  1.3 模型接口调用与速率限流和重试机制
  1.4 Messages消息列表和Prompt提示词模版演示
  1.5 标准化内容块、批处理和流式输出
  1.6 结构化输出以及搭建对话问答机器人案例
  2.1 Agent核心概念与React范式
  2.2 Tool工具接入与自定义工具使用
  2.3 MCP服务接入与意图识别分类优化
  2.4 SystemPrompt系统提示词与流式输出
  2.5 记忆管理之短期记忆、上下文裁剪与自定义State扩展
  2.6 记忆管理之长期记忆、跨线程记忆管理
  3.1 LangGraph Studio 图结构可视化框架
  3.2 中间件技术概览、类型分类与应用场景
  3.3 LangChain内部集成中间件介绍与应用
  3.4 装饰器与继承方法自定义中间件应用
  3.5 【实战】IT运维多中间件组合应用案例实战
  4.1 RAG基础概述与LangChain搭建RAG检索功能
  4.2 AgenticRAG概念介绍与自定义RAG检索工具Tool
  4.3 定义中间件构建完整AgenticRAG系统
  4.4 LangSmith可视化工具注册与使用
  5.1 DeepAgents框架定位与功能介绍
  5.2 系统提示词与子代理subAgent工具
  5.3 文件系统与backend沙箱环境应用
  5.4 backend数据库存储与混合后端模式
  6.1 DeepAgents网络爬虫系统架构及实现逻辑
  6.2 智能体运行效果与结果展示
  6.3 四大子智能体与工具独立运行效果
  6.4 AgentChatCli开源工具使用与DeepAgents总结
【Part 5】大模型RAG入门
  【RAG】1.1 大模型局限与RAG核心概念介绍
  【RAG】1.2 RAG双流水线执行流程与六大组件介绍
  【RAG】1.3 手动搭建RAG离线阶段文档读取切分实战
  【RAG】1.4 在线阶段代码实现与代码库问答系统项目实战
  【RAG】2.1 RAG多文档解析难点与技术选型
  【RAG】2.2 使用unstructured库解析基础格式文档
  【RAG】2.3 使用unstructured库对图像和PDF复杂格式文档解析
  【RAG】2.4 LlamaIndex框架结合unstructured库混合解析文档实践
  【RAG】3.1 数据清洗与文档切分核心原则
  【RAG】3.2 LlamaIndex基础文档切分器实战解析
  【RAG】3.3 层级文档分割器及混合分割应用实践
  【RAG】3.4 切分策略选择优化与评估器应用演示
  【RAG】4.1 Embedding模型介绍及调用实践
  【RAG】4.2 向量数据库多维度对比及核心组件介绍
  【RAG】4.3 各类向量数据库嵌入数据实操演示
  【RAG】4.4 向量检索工具封装及agent调用演示
  【RAG】5.1 RAG检索生成流程概述
  【RAG】5.2 基础检索与混合检索+rerank实践
  【RAG】5.3 单词查询与多轮对话实践
  【RAG】5.4 RAG检索阶段无序评估指标
  【RAG】5.5 RAG检索阶段有序评估指标及代码演示
  【RAG】5.6 RAG生成阶段评估指标
  【RAG】5.7 开源评估框架DeepEval和Trulens演示
【Part 6】大模型RAG进阶-LlamaIndex
  1.1 结构化数据核心概念与markdown、pdf文件中表格解析
  1.2 小数据集PandasQueryEngine分析工具应用
  1.3 milvus+BM25检索结构化数据
  1.4 Text-To-SQL检索与优化方案
  1.5 混合路由架构检索与部署优化建议
  2.1 图文混排PDF难点与技术挑战概述
  2.2 PyMuPDF开源多模态索引与检索
  2.3 LlamaParse 实现Markdown格式转化检索
  2.4 MinerU接口实现VLM+OCR混合检索
  2.5 ReAct智能体集成多模态RAG检索工具
  3.1 跨模态检索挑战与CLIP模型MVP验证
  3.2 VLM图片描述生成+混合检索
  3.3 Qwen3-VL召回+精排黄金架构
  3.4 多模态Agentic RAG检索智能体
【Part 7】Agent skills 详解
  1.1 大模型Agent Skills演进脉络与官方应用
  1.2 Skills渐进式披露运行原理与内部结构解析
  1.3 Skills执行机制代码实现与MCP技术对比
  1.4 openai的sdk实现完整skills运行逻辑讲解
  1.5 Agent skills生态边界与应用场景
  1.6 AgentSkills基础入门课程答疑
  2.1 LangChain搭建Agent基础环境
  2.2 反面案例剖析Skills内核结构
  2.3 三大核心Skills设计原则
  2.4 SKills四种核心范式设计模式
  2.5 从零到一创建文档摘要Skills与评估优化实战
  2.6 升级版mini-openclaw项目创建评估skills演示
【Part 8】智能体长短期记忆管理
  1.1 Agent记忆管理与文件记忆管理系统类型介绍
  1.2 短期记忆管理介绍与截断压缩处理机制
  1.3 长期记忆管理存储类型与写入触发三要素
  1.4 短期 长期协同MemoryManager调度中枢
  1.5 mini-openclaw长短期记忆部分解读
  2.1 开源记忆中间件mem0概述及核心架构
  2.3 langchain接入mem0工具调用核心思路
  2.4 生产部署思路与ClaudeCode优化方案
  2.5 mini-openclaw演示mem0长期记忆存储方式
【Part 9】智能体上下文工程
  1.1 Agent上下文工程概述介绍与六大模块概览
  1.2 上下文六大模块实战演示效果
  1.3 上下文五大策略-write写入select检索实战
  1.4 上下文五大策略-compress压缩方案实战
  1.5 上下文五大策略-isolate隔离、cache缓存实战与总结
  2.1 六模块认知与LangChain中间件回顾
  2.2 Compression 压缩五件套 Middleware 叠加策略
  2.3 Write三策略会话_长期_任务三层记忆实现
  2.4 Select 四策略工程化与动态工具装配
  2.5 Isolate 隔离子 Agent 编排实现
  2.6 Cache 前缀缓存断裂诊断与修复
  2.7 mini-openclaw 集成优化策略演示
【Part 10】智能体部署上线基础理论
  1. 为什么AI工程师要学FastAPI
【Part 11】主流智能体接口设计与部署上线
  1.1 常见Agent类型与能力出口
  1.2 从业务接口到HTTP形态和FastAPI实现
  1.3 ai_todo案例与接口设计方法论总结
  2.1 服务器基线配置
  2.2 代码裸跑与systemd守护进程部署
  2.3 nginx入口HTTPS与生产级扩展
  2.4 日志健康检查监控与课程回顾
【Part 12】智能体容器化交付与集群编排入门
  1.1 Docker镜像容器仓库三对象
  1.2 Docker环境装配与第一个容器
  1.3 ai-todo单容器跑通
  1.4 跨架构build与腾讯云拉起
  1.5 文搜图Agent全链路Compose编排
  1.6 企业服务器上线文搜图Agent
  2.1 K8s集群架构组成
  2.2 K8s资源对象与核心概念
  2.3 GPU服务器搭建K8s集群
  2.4 文搜图5服务搬上K8s集群
  2.5 K8s编排GPU推理关键能力与课程回顾
【Part 13】Agent评估与优化
  1.1 Agent评估总览
  1.2 LangSmith平台入门
  1.3 记账Agent四套评估实战
  1.4 评估驱动优化
【Part 14】多智能体协作
  1.1 多智能体协作全景
  1.2 Workflow流程编排与Supervisor集中调度
  1.3 Hierarchical分层协同与Swarm自主协作
  1.4 场景选型与四大案例实战
【Part 15】编译式 RAG-
  1.1 编译式RAG概念介绍与传统RAG范式区分
  1.2 编译执行核心范式与实战笔记互链wiki
  1.3 GBrain自动构建图和边、成本与选型决策
  2.1 GBrain三层架构、安装部署与图功能介绍
  2.2 数据存储PGLite与Postgre双引擎选型与应用
  2.3 数据检索向量、关键词、RRF融合排序检索机制
  2.4 综合search检索、think获取答案应用
  3.1 GBrain数据导入全流程与真实154页语料数据
  3.2 GBrain接入claudecode实现跨会话知识检索
  3.3 三种运维命令维护知识库与Agent记忆选型判断
【Vibe Coding 阶段一】AI编程入门
  【阶段一】1. VibeCoding全新编程范式技术概览
  【阶段一】2. 从零开发AI-ChatBot项目-前端UI设计
  【阶段一】3. 从零开发AI-ChatBot项目-后端模型及前后端联调
  【阶段一】4. 智能数据分析代理-需求梳理&系统架构设计
  【阶段一】5. 智能数据分析代理-Linear 项目管理工具配置
  【阶段一】6. 智能数据分析代理-Agent后端代码开发及测试
  【阶段一】7. 智能数据分析代理-前后端接口联调&经验分享
【Vibe Coding 阶段二】Cursor 进阶实战
  【阶段二】1. 基于VIbe Coding进行开源项目二次开发思路
  【阶段二】2. 顶级OpenClaw项目价值 & 本地部署
  【阶段二】3. OpenClaw源码拆解-客户端架构设计
  【阶段二】4. OpenClaw源码拆解-GateWay AI网关通信协议
  【阶段二】5. OpenClaw源码拆解-Agent Runtime 源码拆解
  【阶段二】6. OpenClaw源码开发整体流程梳理
  【阶段二】7. OpenClaw源码本地部署及启动测试
  【阶段二】8. OpenClaw源码二开-接入自定义大模型
  【阶段二】9. OpenClaw源码二开-接入飞书客户端
  【阶段二】10. OpenClaw源码二开-接入自定义Agent Skills
  【阶段二】11. OpenClaw源码二开-接入自定义应用场景
【Vibe Coding 阶段三】Claude Code实战
  【加餐】1.Claude Code入门介绍
  【加餐】2.Claude Code部署与使用
  【加餐】3.Claude Code替换国内模型流程
  【加餐】4.Claude Code完整功能与架构介绍
  【加餐】5.内置工具与记忆系统功能详解
  【加餐】6.会话回溯、斜杠命令与上下文压缩
  【加餐】7.MCP、Skills与Plugin使用方法
  【加餐】8.Claude Code进阶开发实战
  【阶段三】1. 企业项目前后端驱动设计规范及CC上手使用
  【阶段三】2. 多模态RAG问答系统技术架构拆解
  【阶段三】3. 多模态RAG问答系统-文档解析模块开发
  【阶段三】4. 多模态RAG问答系统-知识图谱提取模块MVP构建测试
  【阶段三】5. 多模态RAG问答系统-GraphRAG索引完整Pipeline-MVP搭建
  【阶段三】6. 多模态RAG问答系统-后端系统架构设计及规范文档生成
  【阶段三】7. 多模态RAG问答系统-基于PRD使用Figma生成前端产品原型
  【阶段三】8. 多模态RAG问答系统-前后端并行开发&集成测试
  【阶段三】9. 多模态RAG问答系统-前后端接口联调&工程化开发经验分享
【Vibe Coding 阶段四】CC 企业级进阶实战
  【阶段四】1.Claude Code Agent Teams协作原理
  【阶段四】2. Agent Teams 市场调研&竞品分析拆解
  【阶段四】3. 系统业务建模 & 核心交互链设计
  【阶段四】4. 前后端接口联调 & 自动化测试交付
【专题课】Claude Code架构与源码深度解析
  1.1 官方ClaudeCode介绍与安装部署
  1.2 cc-switch配置管理工具接入DeepSeekV4Pro模型
  1.3 ClaudeCode开源项目cc-haha部署
  2.1 ClaudeCode架构地图与QueryLoop思想
  2.2 Tool底层协议与Skill、MCP、Hook扩展三件套
  2.3 安全约束行为的四层安全管线
  3.1 上下文四层压缩机制与提示词缓存
  3.2 单文件记忆系统SessionMemory与双轨记忆架构
  3.3 子Agent上下文隔离与Fork缓存共享成本
  3.4 Coordinator集中编排思想与多模型混合路由
  4.1 Agent Teams 多智能体协作沟通模式
  4.2 FuFan-CC项目全景与主页面模块介绍
  4.3 UI页面与Agent SDK逻辑映射复现
  4.4 ClaudeCode多智能体team搭建经验与思考
【专题课】Harness Engineering驾驭工程实战
  1.1 Harness Engineering原理与概念介绍
  1.2 Harness 的工程实现视角-八大核心机制
  1.3 Harness的宏观产品视角-三支柱坐标系
  2.1 OpenAI的sdk搭建mini-Harness配置环境
  2.2 核心循环、工具调用与进度追踪实现逻辑
  2.3 上下文管理、任务清单与自验证实现逻辑
  2.4 子 Agent 编排实现逻辑
  2.5 生成-评估分离实现与完整手搓mini-harness运行
  3.1 DeepAgents框架定位与环境准备
  3.2 核心函数create_deep_agent八步组装流水线拆解
  3.3 Middleware中间件Hook扩展与实战
  3.4 Backend虚拟文件系统与子代理subAgent定义方式实战
  3.5 HITL人在闭环、Skill集成、Memory读取与权限设置
  3.6 集成案例测试gstack-agent生成HTML网页实战
  4.1 HermesAgent介绍与功能对比
  4.2 Hermes热冷记忆系统分层管理实现
  4.3 自我升级skills双计数器 子Agent四重约束
  4.4 Hermes思维取舍坐标与定位
  5.1 Hermes自进化curator整理机制
  5.2 ContextVar血统隔离防自动覆盖
  5.3 GEPA提示词优化器进化闭环
  5.4 harness四维横评驾驭工程选型
【专题课】OpenAI Codex 快速入门实战
  1.1 认识Codex安装与界面配置
  1.2 第一个任务待办清单
  1.3 计划模式做点餐收银系统
  1.4 用Git管理代码版本
  1.5 让Codex帮我们生图
  1.6 AGENTS.md项目与全局规约
  1.7 多Agent并行干活
  1.8 Computer_Use操控电脑界面
  1.9 自动化与skill与手机远程
【加餐】Agent Skills 快速入门实战
  1.Agent Skills技术影响力介绍
  2.Agent Skills快速使用流程
  3.Agent Skills底层技术实现流程
  4.Agent Skills系统开发基本思路
  5.标准Skills结构与样式
  6.基于LangChain开发Agent Skills系统
  7.Fufan-OpenClaw项目开发流程与功能介绍
【加餐】Claude Code 源码解读
  1.从零搭建简易Agent
  2.Claude Code整体代码架构
  3.Claude Code通用记忆系统介绍
  4.Claude Code Dreaming记忆管理系统
  5.Claude Code安全特性介绍
  6.Claude Code对抗熵增过程
  7.Claude Code其它前沿功能
【加餐】DeepSeek-OCR-2 快速入门实战
  1.热门OCR模型入门介绍
  2.DeepSeek-OCR-2模型功能特性介绍
  3.DeepSeek-OCR-2视觉因果流原理介绍
  4.DeepSeek-OCR-Web在线解析流程介绍
  5.DeepSeek-OCR-2本地部署与Transformers调用流程mp4
  6.vLLM推理部署与常用提示
  7.借助DeepSeek-OCR实现PDF转MarkDown
【加餐】Harness Engineering 技术实战
  1.Harness engineering入门介绍
  2.Harness engineering理论基础（上）
  3.Harness engineering理论基础（下）
  4.GStack项目介绍
  5.Gstack项目功能深度解读
  6.Gstack项目实操代码开发
  7.Gstack项目实操文本生成
【加餐】Hermes Agent 技术实战
  1.Harness Engineering理论回顾
  2.Hermes入门介绍与使用流程
  3.案例一：Agent运行时功能介绍与使用
  4.案例二：Hermes Agent接入飞书流程
  5.案例三：Hermes Agent记忆系统介绍与使用
  6.案例四：Hermes Agent Skill自主生成与迭代优化
【加餐】OpenClaw AI数字员工开发实战
  1.OpenClaw项目回顾
  2.OpenClaw安装部署全流程详解
  3.OpenClaw网关系统介绍
  4.OpenClaw Skills系统介绍
  5.OpenClaw插件与持久记忆系统
  6.AI数字员工功能介绍
  7.AI HR数字员工开发流程
  8.AI HR数字员工效果演示
【加餐】OpenClaw 记忆系统开发实践
  1.OpenClaw核心功能架构介绍
  2.OpenClaw记忆系统介绍
  3.OpenClaw Agent Skills系统介绍
  4.OpenClaw消息队列构造流程
  5.从零手搓OpenClaw基本思路
  6.mini OpenClaw系统功能介绍
【实战项目合集】热门工业级案例
  【加餐】案例11：文档审核v1.0 - 1. AI 文档审核类项目实战
  【加餐】案例11：文档审核v1.0 - 2. AI文档审核系统功能架构
  【加餐】案例11：文档审核v1.0 - 3. 成熟AI文档审核产品技术方案
  【加餐】案例11：文档审核v1.0 - 4. 多模态大模型搭建票据审核Agent
  【加餐】案例11：文档审核v1.0 - 5. 基于OCR搭建法务合同审核Agent
  【加餐】案例11：文档审核v1.0 - 6. 本地部署启动文档审核系统
  【加餐】案例12 - 7. 【实战】自定义规则 + RAG分块完整Pipeline详解
  【加餐】案例12 - 9.【实战】LangChain1.1在线审批的人机交互Agent实战
  【加餐】案例12-8.【实战】LC1.1 HumanInTheLoopMiddleware
  【加餐】案例12：文档审核v2.0 - 1. 文档审核2.0项目说明
  【加餐】案例12：文档审核v2.0 - 2. 文档审核系统2.0功能与架构详解
  【加餐】案例12：文档审核v2.0 - 3. 文档审核类AI成熟落地产品功能介绍
  【加餐】案例12：文档审核v2.0 - 4. 文档审核2.0系统本地部署与启动流程
  【加餐】案例12：文档审核v2.0 - 5.【实战】基于 OCR 实现坐标级细粒度文档解析
  【加餐】案例12：文档审核v2.0 - 6.【实战】LangChian搭建审核Agent
  【加餐】案例13 - 1. 垂直领域Agentic-GraphRAG技术介绍
  【加餐】案例13 - 2. Agentic-GraphRAG 系统功能展示
  【加餐】案例13 - 3. 垂直领域RAG痛点与GraphRAG落地产品介绍
  【加餐】案例13 - 4. Agentic-GraphRAG技术架构优势
  【加餐】案例13 - 5.【实战】LangExtract 万字长文信息抽取
  【加餐】案例13 - 6.【实战】复杂PDF文档的工业级ETL清洗流程
  【加餐】案例13 - 7.【实战】知识图谱构建与Agentic-GraphRAG开发
  案例1：多模态RAG系统（VLM方向）- 1. 系统架构设计
  案例1：多模态RAG系统（VLM方向）- 2. RAG构建流程详解
  案例2：长文案编写Agent - 1. Dify_Agent长文本工作流创建与dify安装
  案例2：长文案编写Agent - 2. 长文本工作流实战_工作流工具构建
  案例2：长文案编写Agent - 3. Agent长文本工作流多流之间的调用
  案例3：多模态RAG系统（OCR方向）- 1. 前端项目架构讲解
  案例3：多模态RAG系统（OCR方向）- 2. 后端项目VLM接入集成
  案例3：多模态RAG系统（OCR方向）- 3. OCR解析集成-MinerU
  案例3：多模态RAG系统（OCR方向）- 4. PP-VL与DS-OCR解析集成
  案例4：DeepResearch+Agent +Dify - 3. 基础架构与小型验证
  案例4：DeepResearch+Agent +Dify - 4. 实战主要逻辑生成
  案例4：DeepResearch+Agent +Dify - 5. 查询内容生成
  案例4：DeepResearch+Agent - 1. 基础讲解与必要性
  案例4：DeepResearch+Agent - 2. 架构概览讲解
  案例5：全自动数据分析系统 - 1. DS-OCR vLLM接口服务优化
  案例5：全自动数据分析系统 - 2. 上下文压缩思路及源码解读
  案例6：多模态模型微调实战 - 1. 什么是多模态大模型
  案例6：多模态模型微调实战 - 2. 与OCR的区别与为什么要做微调
  案例6：多模态模型微调实战 - 3. 模型选择与数据准备
  案例6：多模态模型微调实战 - 4. LLamafactory实战与讲解
  案例6：多模态模型微调实战 - 5. 代码微调与部署
  案例7：nl2SQL微调 - 1. NL2sql基础概念
  案例7：nl2SQL微调 - 2. 企业中的应用以及为什么要微调
  案例7：nl2SQL微调 - 3. 一键生成微调数据集
  案例7：nl2SQL微调 - 4. llamafactory第一阶段微调验证
  案例7：nl2SQL微调 - 5. 第二阶段代码微调及数据库验证
  案例8：数据分析Agent 开发实战 - 1. NL2SQL 数据分析项目架构整体介绍
  案例8：数据分析Agent 开发实战 - 2. Jina Embedding & Mil
  案例8：数据分析Agent 开发实战 - 3. NL2SQL Agent 架构及中间件配
  案例8：数据分析Agent 开发实战 - 4. Agent 工具调用流式输出及可视化图表
  案例9：RL Agent性能微调 - 1.AgentRL_A的三阶段进化
  案例9：RL Agent性能微调 - 2.AgentRL_Agent核心架构与工作原理
  案例9：RL Agent性能微调 - 3.AgentRL_强化学习的必要与方法选择
  案例9：RL Agent性能微调 - 4.AgentRL_数据基础与构建程序
  案例9：RL Agent性能微调 - 5.AgentRL微调与结果校验
  案例10：图文视频Agent - 1.多模态应用_coze简介网页版与小程序版区别
  案例10：图文视频Agent - 2.多模态应用_社交图片流构建与使用
  案例10：图文视频Agent - 3.多模态应用_海报生成存储工作流构建
  案例10：图文视频Agent - 4.多模态应用_视频流创建使用与存储
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