文昌市网站建设_网站建设公司_跨域_seo优化

不是玩具 Demo，不是理论 PPT，而是真能跑在生产环境里的那种。

这两年面试、项目、简历、企业需求都越来越明确了：

“你能不能做一个能真正落地的 AI Agent？”

但绝大多数人学 Agent 只停留在工具层面：写个 RAG、调用个 API、做个 toy demo。

很明显，这些都上线不了，面试自然也讲不出亮点。

目前我们的大模型训练营课程已经持续更新了两年，每个季度都会新增项目。

于是，结合往期学员们的反馈，我们训练营把过去一年在甲方项目里踩过的坑、训练营学员做成的真实项目、以及最新的 MCP 多 Agent 技术全部整理出来，做成了一个系统化的 6 周训练营（老规矩，往期学员不需要再额外付费，直接参加）。

目标只有一个：让你从零开始，做出一个“可上线、可扩展、可微调”的工业级 AI Agent。

我希望，学完、跟着做完这个项目， 让每个学员都有一条能写进简历、能过面试、能转岗/跳槽的硬项目。

课程亮点一句话总结

✔ 从“能回答问题”到“能自己规划、会自己调用工具、能多 Agent 协作的智能体”

✔ 从“玩具”到“工程级”

✔ 从“会 RAG”到“能做数据管道、长期记忆、SFT 全流程”

这套体系你在网上绝对找不到，因为：

❌ 没人会把「数据采集 + RAG + Backend + ReAct + MCP + Text2SQL + Code Interpreter」全部串起来教

❌ 没人会带你做成一个可部署、可监控、可扩展的完整生产系统

❌ 也没几个人真的把 Agent 做到能独立跑一个行业分析任务

但这次，训练营会手把手带你。

六周学习路线（每周都有“可交付成果”）

第 1 周：Data Pipeline & RAG —— 给 Agent 装上“眼睛＋记忆”

你将真正理解为什么所有 Agent 的底座都是数据管线和知识系统。

你会做出：

1、全自动数据采集 Agent

2、工业级 RAG 管道（可增量更新 + 可过期淘汰）

这周结束后，你的 Agent 已经能读懂世界。

第 2 周：Backend & Microservices —— 让 Agent 拥有“身体”

你会搭建：

1、FastAPI 后端

2、Docker 容器化

3、Redis 缓存系统

4、高并发 API 网关

你的 Agent 从雏形升级为稳定可服务的工程系统。

第 3 周：ReAct 决策引擎 —— Agent的大脑开始运转

你将实现：

1、Plan → Act → Reflect 决策闭环

2、工具调用器（Executor）

3、任务规划器（Planner）

4、Redis 短期记忆

从这一周起，你的 Agent 会自己思考、会自己规划。

第 4 周：高级工具 —— 给 Agent 加“计算能力”和“数据库访问能力”

你会学到： 1、Text2SQL

2、代码解释器（安全沙箱）

3、数据可视化、数据统计

你的 Agent 不再是“搜索工具”，而是一个真正的“数据分析师”。

第 5 周：Multi-Agent + MCP —— 让多个 Agent 分工协作

你会实现：

1、MCP Server + 多个 MCP Client

2、角色型多 Agent 协作

3、长期记忆自动化（对话总结 → Milvus 向量存储）

这一周，你将实现真正的“多智能体系统”。

第 6 周：SFT + 部署 —— 给 Agent 装上“专家大脑”并正式上线

你会掌握：

1、使用 qwen3 做指令微调

2、让模型更懂你的业务、更强规划能力

3、通过监控 + 日志打磨整个系统

4、完成一套可上线的行业分析 Agent

最终你能展示一个完整闭环：

“行业问题 → Agent 规划 → 多工具调用 → 数据分析 → 图表报告 → 总结 → 长期记忆更新”

你最终能收获什么？

一条能直接写进简历的顶级项目

• 有 RAG
• 有数据采集
• 有后端工程化
• 有 ReAct 决策
• 有 Multi-Agent
• 有 MCP 标准
• 有 SFT 个性化优化
• 有生产部署

招聘方：“你真的做过 Agent 工程。”

面试能从容应对所有 Agent 类问题

从“怎么设计工具调用”到“长期记忆怎么做”

从“怎么做多 Agent 协作”到“为什么 MCP 是未来趋势”

能够独立构建一个行业级智能体系统

无论是个人项目、工作中的需求、还是创业方向，都能直接复用。

适合谁？

✔ 想转向大模型岗位，但缺实战项目的人

✔ 想补齐“工程化能力”的算法工程师

✔ 想跳槽大厂，需要一个强力简历项目的同学

✔ 想深入理解 Agent 全链路的开发者

✔ 创业者 / 独立开发者，希望做自己的行业智能体系统

如果你想在“大模型工程”方向真正建立壁垒，这门课基本就是把你从“LLM 使用者”带到“Agent 工程师”的最短路径。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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