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2026最新AI大模型全套教程（Harness+LangChain+LangGraph+Qwen3+MCP+Agent+WorkFlow+RAG...）码士集团

3.9万

249

2026-09-20 18:42:30

未经作者授权，禁止转载

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马士兵IT课堂发消息

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1.LangChain_AI大模型的选择

09:58

2.LangChain_Qwen3大模型私有化部署

34:42

3.AI大模型完整就业路线（0基础入门→快速就业）

55:25

4.LangChain_测试私有化部署的Qwen3

14:01

5.LangChain_国内外各种大模型的调用(一)

15:58

6.LangChain_国内外各种大模型的调用(二)

15:52

7.LangChain_Deepseek-R1-0528大模型的部署和测试

12:22

8.LangChain_提示词模板(一)

11:39

9.LangChain_提示词模板（二）ICL技术

17:32

10.LangChain_聊天和消息占位符

09:56

11.LangChain_在聊天的提示词模板中用ICL

19:03

12.LangChain_输出解析和结构化(一)

22:03

13.LangChain_输出解析和结构化(二)

13:03

14.LangChain_输出解析和结构化(三)

13:30

15.多模态机器人_结构化输出的总结和多模态机器人案例

13:54

16.多模态机器人_多模态聊天数字人案例(一)

15:25

17.多模态机器人_多模态聊天数字人案例(二)

16:45

18.多模态机器人_多模态聊天数字人案例(三)

13:17

19.多模态机器人_多模态聊天数字人案例(四)

18:45

20.多模态机器人_处理聊天历史记录的摘要(一)

15:57

21.多模态机器人_处理聊天历史记录的摘要(二)

15:38

22.多模态机器人_处理聊天历史记录的摘要(三)

12:33

23.多模态机器人_多模态聊天数字人案例(五)

16:45

24.多模态机器人_多模态聊天数字人案例(六)

17:18

25.多模态机器人_多模态聊天数字人案例(七)

22:27

26.多模态机器人_语音转文字模型

16:33

27.多模态机器人_语音转文字模型(二)

10:21

28.多模态机器人_多模态和全模态大模型

14:15

29.多模态机器人_多模态大模型测试

15:13

30.多模态机器人_最后的多模态聊天数字人案例

23:16

31.基于MCP的Agent开发_FunctionCalling的案例(一)

28:49

32.基于MCP的Agent开发_FuncationCalling的案例(二)

14:39

33.基于MCP的Agent开发_智普AI的智能体开发

15:15

34.基于MCP的Agent开发_智普AI的Agent+搜索工具

16:05

35.基于MCP的Agent开发_MCP本质和相关概念

21:34

36.基于MCP的Agent开发_Java和Python开发MCP服务

12:54

37.基于MCP的Agent开发_MCP的服务端定义工具

09:24

38.基于MCP的Agent开发_MCP服务器中定义资源

27:12

39.基于MCP的Agent开发_MCP客户端访问资源

13:22

40.基于MCP的Agent开发_在Agent中调用MCP

05:20

41.基于MCP的Agent开发_在langgrap中调用MCP(一)

22:58

42.基于MCP的Agent开发_在langgraph中调用MCP(二)

12:11

43.基于MCP的Agent开发_在langgraph中调用MCP(三)

18:32

44..基于MCP的Agent开发_A2A的补充

07:40

45.Embeddings_Embeddings是什么？

16:00

46.Embeddings_Embeddings和One-Hot比较

13:29

47.Embeddings_OpenAI的Embedding

16:48

48.Embeddings_部署BGE-Large的嵌入模型

21:22

49.Embeddings_部署Qwen3的嵌入模型

20:42

50.Embeddings_Qwen3的嵌入模型和Langchain整合

09:40

51.Embeddings_评论数据语义搜索案例(一)

20:06

52.Embeddings_评论数据语义搜索案例(二)

20:53

53.Embeddings_FAISS向量数据库(一)

26:57

54.Embeddings_FAISS向量数据库(二)

20:02

55.Embeddings_Chroma数据库案例

07:53

56.Embeddings_上下文感知的RAG案例(一)

18:39

57.Embeddings_上下文感知的RAG案例(二)

16:59

58.Embeddings_上下文感知的RAG案例(三)

18:16

59.Embeddings_上下文感知的RAG案例(四)

11:46

60.RAG企业知识库_RAG项目的核心解决方案

16:51

61.RAG企业知识库_本地Milvus数据库

18:39

62.RAG企业知识库_操作Milvus数据库

18:02

63.RAG企业知识库_企业服务器部署Milvus数据库

18:31

64.RAG企业知识库_PDF文件简单解析器

16:45

65.RAG企业知识库_PDF文件高级解析

43:25

66.RAG企业知识库_服务器部署Unstructured

19:03

67.RAG企业知识库_服务器配置HuggingFace镜像

09:04

68.RAG企业知识库_服务器PDF高级解析器

11:28

69.RAG企业知识库_结构化解析Markdown

15:30

70.RAG企业知识库_合并标题Document

26:09

71.RAG企业知识库_合并标题Document(二)

12:33

72.RAG企业知识库_根据语义切割长文本

26:36

73.RAG企业知识库_密集嵌入BGE-Large和稀疏嵌入

20:38

74.RAG企业知识库_BM25稀疏Embedding

29:18

75.RAG企业知识库_执行稀疏向量相关性搜索

04:22

76.RAG企业知识库_密集向量创建索引

24:08

77.RAG企业知识库_创建Collection

23:46

78.RAG企业知识库_保存Document到Milvus服务器

09:36

79.RAG企业知识库_输出表结构和索引数据

13:20

80.LangGraph_LangGraph的介绍

12:09

81.LangGraph_Agent和WorkFlow

18:00

82.LangGraph_安装LangGraph本地服务(一)

14:19

83.LangGraph_安装LangGraph本地服务(二)

15:06

84.LangGraph_启动LangGraph服务器

25:40

85.LangGraph_调用Agent发布的API接口(一)

16:52

86.LangGraph_调用Agent发布的API接口(二)

06:25

87.LangGraph_Tool的定义(一)

16:18

88.LangGraph_Tool的定义(二)

21:19

89.LangGraph_Tool的定义(三)

14:29

90.LangGraph_Qwen3大模型工具调用解析器的错误

21:09

91.LangGraph_解决Qwen3流式输出的问题

14:09

92.LangGraph_根据Rannable对象创建工具

15:06

93.LangGraph_继承BaseTool创建工具

19:32

94.LangGraph_Configurable静态配置(一)

21:01

95.LangGraph_Configurable静态配置(二)

08:47

96.LangGraph_AgentState状态详解(一)

31:09

97.LangGraph_AgentState状态详解(二)

14:38

98.LangGraph_AgentState状态详解(三)

05:12

99.LangGraph_记忆存储的介绍

11:57

100.LangGraph_开发环境下的短期记忆案例

17:49

101.LangGraph_Postgresql实现Agent短期存储

16:59

102.LangGraph_Postgresql实现长期存储

10:10

103.MCP_MCP的介绍

12:50

104.MCP_MCP的通信机制原理

20:52

105.MCP_FastMCP的sse通信实现

22:36

106.MCP_FastMCP的Streamable通信实现

06:42

107.MCP_Agent+MCP工具

21:46

1083.MCP_Agent调用Java的MCP服务器

17:05

109.MCP_Agent调用外网的MCP服务

11:05

110.MCP_MCP服务的认证机制

22:52

111.MCP_MCP服务的认证实现(一)

14:06

112.MCP_MCP服务的认证实现(二)

13:51

113.WorkFlow_LangGraph中WorkFlow的概念

15:12

114.WorkFlow_工作流的State和Reducer函数

16:19

115.WorkFlow_工作流的节点和路由函数

11:59

116.WorkFlow_评估器案例(一)

16:06

117.WorkFlow_评估器案例(二)

24:01

118.WorkFlow_评估器案例(三)

13:15

119.WorkFlow_评估器案例(四)

10:05

120.WorkFlow_智能小秘书案例+MCP工具

18:04

121.WorkFlow_异步+并发执行工具类

27:49

122.WorkFlow_定义小秘书工作流(一)

12:57

123.WorkFlow_定义小秘书工作流(二)

11:40

124.WorkFlow_测试完整的工具调用

10:30

125.WorkFlow_简化代码+ToolNode节点

10:30

126.WorkFlow_加入第一种人工介入

12:27

127.WorkFlow_用户审批工具的执行

16:27

128.WorkFlow_人工填写审批理由修改状态

17:45

129.WorkFlow_新版本加入的中断方法

27:07

130.Harness架构_大模型岗位分类和Harness Agent项目

18:38

131.Harness架构_Harness项目整体结构

16:14

132.Harness架构_Harness驾驭工程的概念

10:48

133.Harness架构_Harness架构的Planning能力

14:12

134.Harness架构_解析任务规划Planning能力

15:30

135.Harness架构_Harness架构的文件后端解析

13:13

136.Harness架构_Harness架构的Multi-Agent解析

18:12

137.Harness架构_Harness架构的人工介入解析

09:54

138.Harness架构_Harness架构的Sandbox解析(一)

20:46

139.Harness架构_Harness架构的Sandbox解析(二)

19:45

140.Harness架构_Harness架构中自我进化的Skills(一)

19:44

141.Harness架构_Harness架构中自我进化的Skills(二)

11:47

142.Harness架构_Harness架构的Context-Engineering(一)

14:21

143.Harness架构_Harness架构的Context-Engineering(二)

06:20

144.Harness架构_Harness架构的用户偏好解析(一)

12:41

145.Harness架构_Harness架构的用户偏好解析(二)

15:54

146.Harness架构_Harness架构的人工介入详解

18:07

147.Harness架构_Harness架构的SSE事件流

17:45

148.Harness架构_Harness架构的中间件解析

19:29

149.Harness架构_Harness架构的AsyncSubAgent解析(一)

22:38

150.Harness架构_Harness架构的AsyncSubAgent解析(二)

20:52

151.Harness架构_Harness架构的AsyncSubAgent解析(三)

07:29

152.Harness架构_AI大模型如何基于Harness去找工作？

12:21

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