这是一套面向大模型应用开发的实战课程，共155节，内容从主流大模型API接入、提示词工程讲到RAG检索增强、Function Calling与多智能体协作，最后落到完整项目的开发与部署。课程以动手写代码为主线，面向希望把大模型能力做成真实应用的开发者和转型学习者。
课程大纲
整套课程按由浅入深的顺序分成三个阶段。第一阶段讲大模型应用开发的基础，包括主流模型的API接入方式、常用参数配置、提示词工程的写法与调试思路；第二阶段进入Agent的核心能力，涉及工具调用、检索增强、记忆机制和任务规划这几块内容；第三阶段是项目实战，把前面学到的能力组合成可交付的完整应用，覆盖从需求拆解到部署上线的全过程。每个阶段都配有代码演示，跟着操作可以逐步复现。
图：课程三阶段结构示意
几个重点模块
- 提示词与API基础：主流大模型接口的调用方法、参数含义与计费逻辑，提示词的结构化写法和常见调试手段。
- RAG检索增强：文档切分、向量化入库、召回与重排的完整链路，用外部知识库缓解大模型知识过时和幻觉问题。
- Function Calling与工具调用：让模型按需调用外部接口查数据、执行操作，是Agent区别于普通对话应用的关键能力。
- 多智能体协作：多个Agent按角色分工、互相传递结果的编排方式，用于处理单个模型难以独立完成的复杂任务。
- 项目实战：智能客服、知识库问答助手等完整项目，从架构设计、代码实现到部署调优逐步完成。
适合人群
有一定编程基础、能读懂Python代码的开发者最适合这套课，可以直接从项目部分上手练习。产品经理和技术管理者可以侧重概念与架构章节，了解Agent应用的能力边界，不必逐行跟代码。零基础学习者建议先补一下Python，或者先通过AI智能体入门教程建立基础概念；偏好低代码方式的可以从Coze工作流速通课入手，熟悉思路后再回头学代码实现。
常见问题
要不要先学机器学习或深度学习原理？不强制。课程聚焦在大模型应用层的开发，从调API到搭建Agent和项目，不涉及模型训练和参数调优，跟模型原理关系不大。
没写过Python可以学吗？建议先花些时间打好Python基础再进入这套课，课程里的代码演示需要能看懂并跟着改动，完全零基础会跟得比较吃力。
学完能做出什么？课程的项目实战部分会带着完成智能客服、知识库问答助手这类完整应用，从架构到部署都会走一遍，学完可以把这些项目整理成作品集，求职或接单时用得上。
RAG和多智能体部分是不是比较难？相比基础阶段确实更复杂，涉及的概念和调试环节更多，建议边看视频边在自己的环境里跟着复现，遇到卡点多回看几遍。
学习建议
155节的体量不算小，按每天2-3节的进度算，完整学完大约需要两个月。基础阶段内容相对好理解，可以适当加快节奏，把更多时间留给RAG和多智能体这两块——它们概念多、调试环节也多。项目实战部分不建议跳着看，每个项目内部章节前后衔接紧密，从需求拆解开始按顺序跟完一遍，再替换成自己关心的业务场景做二次练习，效果会比只看视频好不少。学习过程中写出来的代码可以持续整理归档，逐步积累成一份能拿得出手的作品集。
课程获取方式
在线观看/免费下载：AI大模型Agent项目实战课程：155节从应用开发到多智能体落地