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9.7.2 课程助教智能体案例(高级版) | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发

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2026-08-30 09:49:43
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本课程由全国高校知名大数据与人工智能教师——厦门大学计算机系林子雨副教授主讲,课程系统讲解AI 编程与智能体开发的核心知识、技术方法与编程实践,是面向高校计算机类专业学生的专业课。课程紧扣专业培养目标,注重理论体系完整与编程实践落地,围绕大模型、AI编程、智能体框架与开发平台展开,帮助学生建立从基础到进阶、从理论到实战的完整技术认知。课程共9章,依次介绍大模型基础、AI编程概述、AI编程环境搭建、基于提示词的AI编程、基于规范的AI编程、流程驱动的AI编程、智能体概述、智能体开发框架LangChain、智能体开发框架LangGraph。课程内容由浅入深、循序渐进,兼顾技术原理、代码实现与项目实战。课程配备可直接上机操作的实践案例与开发流程,帮助学生快速掌握AI编程范式与智能体构建能力,提升使用AI技术解决实际应用问题的水平。访问教材官网可以下载课程配套软件、讲义PPT和源代码(https://dblab.xmu.edu.cn/post/ai-programming-agent/)。
厦门大学计算机系副教授,全国高校知名大数据教师,编著12本大数据教材被国内500多所高校采用
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简介
1.1 大模型概述 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
18:32
1.2 大模型产品 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
09:23
1.3 大模型的基本原理 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
14:08
1.4 大模型的特点 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
09:30
1.5 大模型的分类 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
09:37
1.6 大模型的应用 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
04:10
1.7 大模型相关技术与概念的演化 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
22:19
2.1程序开发方式的演变 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
22:17
2.2 AI编程发展的三个阶段 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
05:43
2.3 AI编程的相关知识 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
05:40
2.4 开发者角色的转型 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
06:13
2.5 AI编程中的概率性思维 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
05:29
2.6 AI编程的生产力优势 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
06:30
2.7 AI编程对软件行业的变革性影响 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
09:22
2.8 AI编程的局限 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
08:40
2.9 AI编程行业生态 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
08:46
2.10 AI编程的挑战 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
21:21
2.11 AI编程的未来发展 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
04:35
3.1 AI编程环境概述 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
04:55
3.2 Python虚拟环境 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
04:08
3.3 AI编程工具的三种形态 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
05:10
3.4 AI编程工具选型指南 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
03:04
3.6为TRAE选择合适的编程大模型 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
06:54
3.7大模型友好的技术栈 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
05:13
3.8用AI编程实现典型编程任务 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
08:25
3.9 Git版本控制系统 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
30:10
3.10 SQLite数据库的安装和使用 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
20:20
4.1概述 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
19:01
4.2提示词工程 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
21:25
4.3.1 提示词正确使用案例 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
05:02
4.3.2 提示词使用中的常见问题 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
17:16
4.3.3 与AI协作的实践经验 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
04:39
4.4.1写给AI的项目说明书 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
14:22
4.4.2限制AI行为的编码规则 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
10:34
4.5 AI维护存量项目 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
16:00
4.6故障诊断与修复 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
14:35
4.7综合案例:待办事项应用 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
37:02
5.1 概述 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
19:39
5.2.1 什么是规范驱动编程 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
03:45
5.2.2 为什么需要规范驱动编程 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
03:01
5.2.3 规范驱动编程的五大优势 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
06:06
5.2.4 三种规范驱动方法论 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
02:21
5.2.5 规范驱动编程的运作机制 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
02:13
5.3.1 工具选型概述 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
04:02
5.3.2 Spec-Kit | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
04:47
5.3.3 OpenSpec | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
05:36
5.3.4 在TRAE中安装与配置OpenSpec | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
31:47
5.3.5 工具选型建议 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
02:24
5.4.1 OpenSpec实践:猜数字游戏 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
31:31
5.4.2 为猜数字游戏增加暗黑模式 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
19:10
5.5 待办事项管理应用实践 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
26:05
5.6 与提示词编程的对比 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
06:27
6.1 概述 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
16:51
6.2 Superpowers的定义与架构 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
11:16
6.3.1 七步标准流程 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
13:23
6.3.2 核心Skill功能与组合 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
12:24
6.3.3 质量保障机制 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
03:08
6.4 Superpowers的安装与配置 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
18:54
6.5 缓存数据库开发实践 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
01:02:09
6.6 协同工作流与方法论选择 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
14:29
7.1 从大语言模型到智能体 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
09:57
7.2 智能体的定义与特征 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
05:40
7.3 智能体的核心组成 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
09:34
7.4 智能体的工作流程 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
04:29
7.5 常见的智能体架构 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
06:03
7.6 智能体的能力边界 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
05:14
7.7 智能体工程化要点 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
06:17
8.1 概述 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
15:15
8.2 LangChain的核心组成 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
08:41
8.3 LangChain的工作流程 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
13:44
8.4 LangChain的典型应用场景 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
10:03
8.5 LangChain快速入门 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
46:53
8.6 LangChain的消息 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
43:32
8.7 LangChain的提示词 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
35:32
8.8.1 工具的核心定位 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
02:24
8.8.2 工具的分类 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
00:59
8.8.3 自定义工具实操 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
24:49
8.8.4 工具在智能体中的调用 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
10:05
8.8.5 MCP:标准化的工具与上下文接入协议 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
42:51
8.9.1 从Memory到状态管理 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
04:20
8.9.2 短期状态:让同一会话能够连续对话 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
15:18
8.9.3 持久化检查点:让程序重启后仍能延续状态 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
19:03
8.9.4 长期记忆:不要把所有业务信息都放进聊天历史 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
11:37
8.9.5 状态和持久化的使用建议 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
01:35
8.10 案例:课程资料问答助手 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
52:22
9.1 LangGraph概述 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
14:59
9.2 LangGraph核心概念 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
05:04
9.3 LangGraph快速入门 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
30:26
9.4.1 条件边的工作原理 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
21:05
9.4.2 多条件分支 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
22:21
9.4.3 LLM驱动的路由 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
24:01
9.4.4 默认路由与健壮性 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
02:20
9.4.5 条件边的特殊用法:循环 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
17:09
9.5 LangGraph的工具调用 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
21:42
9.6 LangGraph的状态和持久化 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
41:07
9.7.1 课程助教智能体案例(基础版) | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
31:27
9.7.2 课程助教智能体案例(高级版) | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
01:02:17
9.7.3智能体部署到生产环境的基本流程 | 厦门大学林子雨 | AI编程与智能体开发
08:12
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