人工精选AI智能体+MCP从零开始打造商业级编程助手
这门课解决什么问题，适合谁学 很多开发者想构建属于自己的 AI 编程助手，但往往卡在两个痛点：一是只会调用现成的 ChatGPT 接口，无法让模型拥有调用本地工具、浏览网页或操作文件的能力；二是缺乏持久化记忆，每次对话都是“新”的，无法进行复杂的任务规划。这门课程的核心价值，在于带你从零搭建一个具备
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这门课解决什么问题，适合谁学
很多开发者想构建属于自己的 AI 编程助手，但往往卡在两个痛点：一是只会调用现成的 ChatGPT 接口，无法让模型拥有调用本地工具、浏览网页或操作文件的能力；二是缺乏持久化记忆，每次对话都是“新”的，无法进行复杂的任务规划。这门课程的核心价值，在于带你从零搭建一个具备工具调用（MCP）和多轮对话能力的商业级智能体。
它主要解决的是“如何让 AI 从单纯聊天变成能干活”的问题。通过引入 LangChain 和 MCP（Model Context Protocol）标准，你将学习如何为大模型挂载各种工具，如 GitHub 代码库访问、高德地图查询、甚至 Playwright 浏览器自动化。适合有一定 Python 基础，希望深入理解 Agent 原理、掌握企业级智能体开发流程的程序员或进阶学习者。如果你只是想要一个简单的问答机器人，这套内容偏重工程化，可能略显硬核；但如果你想独立开发可落地的 AI 应用，这是必经之路。
建议学习路径与核心模块
课程结构严谨，建议按照以下逻辑推进，不要跳跃式学习。首先从第 3 章入手，重点掌握 Python 环境管理（uv/anaconda）以及本地大模型（Ollama）的部署。这是基础底座，确保你的开发环境能跑通本地推理，降低对云端 API 的依赖成本，同时理解 LangChain 实例化大模型的基本流程。
接着进入第 4 章，这是理解智能体“大脑”如何处理逻辑的关键。重点攻克 PromptTemplate 的各种变体，特别是 FewShotPromptTemplate（少样本提示）和 ChatPromptTemplate 的使用。你需要明白如何通过提示词控制模型的输入输出，以及如何利用 tool 装饰器和 args_schema 精确注册自定义工具。这是后续所有复杂功能的地基。
核心实战在第 7 章和第 8 章。第 7 章聚焦于 MCP 协议的接入，包括 Cursor IDE 与 Github、Playwright 等 MCP 服务的集成。这里会有大量实操，比如让 AI 读取浏览器行为日志、甚至二次开发 Vue 项目。第 8 章则补齐多轮对话的短板，通过 RunnableWithMessageHistory 等组件实现会话持久化，让智能体拥有记忆。建议先看完第 7 章了解工具链接入，再花足够时间在第 8 章理解状态管理，否则很容易写出“健忘”的代码。
学完能做什么，资料如何配合
完成本课程后，你将具备独立开发具备复杂工具调用能力的 AI 智能体的技能。具体而言，你可以实现以下场景：让 AI 助手直接读取本地代码库并回答架构问题；让 AI 执行浏览器自动化任务并结构化输出日志；或者构建一个能跨多个服务（如地图+日程+代码）进行多轮推理的个人助理。你将熟练掌握 LangChain 核心组件、MCP 协议规范以及 LangGraph 的 Agent 编排模式。
在资料使用上，视频演示是主要输入，但动手必须同步。课程中涉及 Playwright 日志解析、Cursor 配置、以及 LangGraph 智能体创建的部分，务必跟随视频在本地复现。特别是第 7 章的小项目，建议准备好 Node 环境和 GitHub Token，亲自体验从工具注册到智能体调用的完整闭环。不要只看不动，因为环境配置和依赖冲突往往隐藏在细节中，只有亲手解决这些问题，才能真正掌握商业级开发的要点。
课程目录
第4章 AI智能体开发之LangChain大模型工具开发 (Agent工具能力)9 集
- 4-7 大模型调用自定义工具全流程开发 .mp4 [55.9 MB]
- 4-1 langchain_openai实例化qwen大模型+pydantic SecretStr加密api_key .mp4 [35.6 MB]
- 4-5 FewShotPromptTemplate通过提示词实现大模型少样本学习 .mp4 [31.6 MB]
- 4-2 提示词模板之文本提示词PromptTemplate .mp4 [29.9 MB]
- 4-6 提示词模板对比及场景分析+链式调用大模型 .mp4 [28.6 MB]
- 4-9 本章重点内容回顾和复习 .mp4 [26.8 MB]
- 4-8 tool装饰器注册工具+args_schema精确控制工具入参 .mp4 [27.0 MB]
- 4-3 对话提示词模板ChatPromptTemplate用法 .mp4 [30.1 MB]
- 4-4 ChatPromptTemplate+ChatMessagePromptTemplate联合实现对提示词+消息体的抽象和复用 .mp4 [17.7 MB]
第7章 AI智能体开发之Cursor+MCP接入(AI Agent 的智能化工具)11 集
- 7-8 小项目：Cursor+Github MCP二次开发vue-element-admin项目 .mp4 [105.8 MB]
- 7-6 Cursor+高德MCP服务制定旅行计划 .mp4 [36.1 MB]
- 7-7 Cursor+Github MCP服务集成 .mp4 [29.6 MB]
- 7-10 本章重点内容回顾和复习 .mp4 [15.6 MB]
- 7-9 LangGraph agent接入Github MCP服务 .mp4 [24.7 MB]
- 7-2 LangChain+MCP读取Playwright工具 .mp4 [45.6 MB]
- 7-3 LangGraph+create_react_agent创建智能体运行Playwright工具 .mp4 [40.3 MB]
- 7-4 Cursor下载、安装并接入Playwright MCP服务 .mp4 [37.7 MB]
- 7-1 本章内容概览+Node环境搭建 .mp4 [46.9 MB]
- 7-5 Cursor+Github MCP服务集成 .mp4 [29.6 MB]
- 7-4 Playwright工具执行流程分析+日志结构化输出 .mp4 [51.5 MB]
第8章 AI编程智能体项目规划+多轮对话能力实现(AI Agent的多轮对话能力)11 集
- 8-3 多轮对话LCLE创建 .mp4 [38.3 MB]
- 8-7 使用FileChatMessageHistory实现会话持久化 .mp4 [43.3 MB]
- 8-8 将agent集成到多轮对话 .mp4 [49.6 MB]
- 8-1 项目目标及整体架构设计 .mp4 [79.2 MB]
- 8-6 多轮对话交互实现 .mp4 [56.6 MB]
- 8-11 本章重点内容回顾和复习 .mp4 [22.7 MB]
- 8-10 Runnables组件核心功能演示 .mp4 [64.2 MB]
- 8-5 基于RunnableWithMessageHistory构建多轮对话Runnable实例 .mp4 [23.1 MB]
- 8-4 使用对话历史类ChatMessageHistory解决历史对话注入问题 .mp4 [25.3 MB]
- 8-2 多轮对话能力原理介绍 .mp4 [38.4 MB]
- 8-9 LangChain核心组件Runnables介绍 .mp4 [21.6 MB]
第3章 AI智能体开发之大模型调用 (AI Agent的 大模型能力)9 集
- 3-4 使用langchain-ollama库调用本地大模型 .mp4 [37.0 MB]
- 3-1 python多版本管理工具anaconda使用方法 .mp4 [40.6 MB]
- 3-3 智能体开发流程&Ollama本地大模型部署 .mp4 [34.5 MB]
- 3-9 本章重点内容回顾和复习 .mp4 [16.2 MB]
- 3-2 python项目管理工具uv安装和应用 .mp4 [29.0 MB]
- 3-7 百炼平台推理大模型调用 .mp4 [24.2 MB]
- 3-5 ollama大模型的流式调用 .mp4 [10.7 MB]
- 3-8 LangChain框架基本特性和概念介绍 .mp4 [29.5 MB]
- 3-6 阿里云百炼平台大模型调用 .mp4 [31.6 MB]
第6章 AI智能体开发之深入MCP协议(AI Agent 的外部工具能力)8 集
- 6-8 本章重点内容回顾和复习 .mp4 [26.4 MB]
- 6-1 本章内容概览——走近MCP .mp4 [21.2 MB]
- 6-3 高德MCP服务接入原理讲解 .mp4 [27.3 MB]
- 6-7 MCP通讯协议之stdio——实现本地MCP服务端+客户端 .mp4 [91.3 MB]
- 6-5 结合高德MCP使智能体具备位置服务能力 .mp4 [62.8 MB]
- 6-4 使用langchain_mcp_adatpers创建高德MCP客户端 .mp4 [49.8 MB]
- 6-2 彻底搞懂MCP的原理和发展现状 .mp4 [56.9 MB]
- 6-6 基于高德MCP的复杂路径规划+可视化展示 .mp4 [77.4 MB]
第9章 AI编程智能体记忆能力实现(AI Agent的记忆能力)12 集
- 9-10 （加餐）使用Docker安装mongodb服务 .mp4 [24.7 MB]
- 9-9 （加餐）使用Docker安装redis服务 .mp4 [47.2 MB]
- 9-11 （加餐）mongosh命令行工具安装和使用 .mp4 [16.1 MB]
- 9-5 文件持久化原理讲解+手写FileSaver实例化 .mp4 [37.6 MB]
- 9-12 本章重点内容回顾和复习 .mp4 [23.0 MB]
- 9-2 Windows&MacOS Redis环境搭建 .mp4 [34.8 MB]
- 9-6 文件持久化FileSaver存储方法put实现 .mp4 [101.1 MB]
- 9-4 MongoDB环境搭建&MongoDB持久化实现 .mp4 [43.2 MB]
- 9-7 文件持久化FileSaver恢复方法get_tuple实现 .mp4 [67.8 MB]
- 9-1 本章内容概览+Agent内存记忆能力实现 .mp4 [83.7 MB]
- 9-3 运用RedisSaver实现Agent会话持久化 .mp4 [39.9 MB]
- 9-8 基于FileSaver的agent多轮对话能力实现 .mp4 [47.2 MB]
第1章 课程简介1 集
- 1-1 导学：什么是AI Agent，如何更好地学习AI Agent？ .mp4 [76.1 MB]
第2章 智能体必学必会的那些事一AI智能体的基础概念和技术架构7 集
- 2-1 什么是智能体？常见的AI智能体能力展示 .mp4 [28.9 MB]
- 2-7 本章知识总结和回顾 .mp4 [23.0 MB]
- 2-3 智能体的核心特性：自主性、适应性、交互性 .mp4 [20.2 MB]
- 2-2 主流智能体产品介绍和效果对比（DeepResearch、Manus、GLM沉思、通义千问） .mp4 [54.4 MB]
- 2-5 智能体5级分层及商业应用 .mp4 [30.2 MB]
- 2-6 智能体技术架构讲解——Langgraph+LLM+Tools+MCP+RAG .mp4 [29.8 MB]
- 2-4 智能体和大模型的区别 .mp4 [31.9 MB]
第10章 AI编程智能体开发之终端控制工具开发( AI Agent的终端控制能力)10 集
- 10-8 使用Cursor封装终端mcp工具 .mp4 [52.3 MB]
- 10-5 MacOS终端工具原理介绍+关闭终端工具开发 .mp4 [44.8 MB]
- 10-7 实现向终端输入脚本命令+获取终端全部信息 .mp4 [37.2 MB]
- 10-6 终端新增工具开发 .mp4 [86.2 MB]
- 10-4 智能体流失输出+输出结果视觉优化 .mp4 [127.7 MB]
- 10-3 mcp工具封装+agent集成shell mcp工具 .mp4 [109.8 MB]
- 10-10 本章重点内容回顾和复习 .mp4 [14.2 MB]
- 10-1 本章内容概览+subprocess run方法讲解 .mp4 [80.3 MB]
- 10-2 subprocess Popen方法实战 .mp4 [34.4 MB]
- 10-9 windows利用psutil+pyautogui开发powershell控制工具 .mp4 [37.8 MB]
第5章 AI智能体开发之内置工具调用+返回体控制能力(Agent的智能体整合能力)8 集
- 5-5 智能体企业官网提示词修改和优化 .mp4 [25.9 MB]
- 5-6 langchain基础解析器讲解——精准控制大模型响应结果 .mp4 [38.5 MB]
- 5-3 PythonPerl基本用法介绍 .mp4 [27.1 MB]
- 5-2 应用JsonOutputParser规范智能体返回值 .mp4 [65.7 MB]
- 5-4 利用PythonPerlTool自动编写企业官网 .mp4 [64.3 MB]
- 5-7 langchain DateOutputParser实现将自然语言转为日期格式 .mp4 [20.0 MB]
- 5-1 使用langchain.agents库快速完成智能体创建和调用 .mp4 [51.2 MB]
- 5-8 本章重点内容回顾和复习 .mp4 [27.2 MB]
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