视频来源：DeepLearning.AI
课件代码：评论区自取
本课程我们将学习到：
1. 构建智能体设计模式：反射、工具使用、规划与多智能体工作流；
2. 将人工智能与外部工具集成：数据库、API、网络搜索与代码执行；
3. 评估并优化人工智能系统：性能指标、错误分析与生产部署
4、使用开放标准格式和最佳实践创建可重复使用的技能，并组合以创建复杂的工作流程。
5、建立定制代码生成技能，审核你的代理按需加载的工作流程、数据分析和研究。
6、结合MCP和子代理的技能，创建强大的代理系统，具备专业知识和外部数据源的访问权限
7、解决 AI 写代码无规范、项目混乱、新旧代码无法兼容、迭代失控等痛点，完整演示一套标准化 AI 软件开发流水线：从环境初始化、项目章程、功能规范编写，到 AI 自动编码、自动化校验、多轮需求迭代、MVP 交付，最后讲解遗留项目改造、自定义工作流、可替换编码 Agent 底层设计，全程带完整项目实操。
