《 AI Agent 工程实践：从心智跃迁到生产部署》 28 讲系统课程发布

大模型时代的工程师分水岭：

别人还在写提示词问答，你已经能驾驭由 LLM 自主决策控制流的工业级 Agent 系统。

为什么你需要这门课程？

2024~2026 年，大模型应用开发发生了一次关键心智跃迁：从单一对话的 Chatbot ，走向拥有双手、记忆、规划与协作能力的 AI Agent （智能体）。

但是，许多开发者在尝试把 Agent 搬上生产环境时，都会撞上同一堵墙：

❌ 难以控制：模型调用外部工具频频格式出错、死循环；

❌ 状态失控：多轮对话上下文越来越臃肿，记忆容易遗忘关键信息；

❌ 上线不敢用：缺乏可观测追踪（ Tracing ），一旦报错无从排查，还面临 Prompt 注入攻击的风险。

把 Agent 从 Demo 变成工业级产品，需要一套扎实严谨的工程学科体系。

为此，我们倾力打造了这套 《 AI Agent 工程系统学习课程》 —— 28 节深度大课、11 大核心模块、覆盖 4 条定制化学习路径，带你从底层 ReAct 推理循环，一路杀到企业级长任务工作流与加密审计！

️ 课程全景知识图谱

本课程不堆砌概念，每一个章节都围绕真实工程落地展开：

四条专属学习路径：按你的需求随到随学

28 节课体系完整，但你不必从头刷到尾。我们按工程师的典型场景，量身定制了四条高效学习路径：

学习路径
目标受众
推荐学习课时
攻克目标

路径 A 转岗求职
想转型 AI 应用/Agent 架构岗的工程师
L0 → L1 → L2 → L3 → L4 → L5 → L6 → L7 → L8 → L9
3-4 周搞定理清核心概念，手写 ReAct 循环，精通框架对比与架构图绘制

路径 B 快速救火
手头有正在落地的 Agent 业务项目
L1 → L2 → L4 → L14 → L15 → L19 → L21
直击工具设计、上下文工程、记忆存储、线上可观测性，立即投入实战

路径 C 走向生产
平台架构师、负责高可用企业级系统
L5 → L11 → L14 → L15 → L16 → L19 → L20 → L22 → L23
掌握 MCP 协议、企业级 MAF 框架、Saga 补偿长事务、Ed25519 签名审计

路径 D 安全与可靠
风控、安全审计与合规专家
L11 → L13 → L22 → L26 → L27
掌握 Prompt 直接/间接注入四层防护、威胁建模、CI/CD 自动化测试金字塔

立即开始学习

点击下方官方部署直达链接，直达核心实战课时，开启你的 AI Agent 架构师跃迁之旅：

课程访问入口：

https://ai-agent-course-501.pages.dev

(欢迎转发分享给正在做 LLM 与 Agent 落地开发的技术伙伴，共同搭建可信赖的智能体系统！)

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