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【2026版】目前B站讲得最透彻的AI Agent智能体搭建+私有知识库全套0基础入门教程，全程干货无废话，让你少走99%的弯路，100%提效，0基础小白也能学

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2026-09-16 14:51:57

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知识库搭建

智能体搭建

Agent应用开发

阿里架构师诸葛发消息

小窗私信。扣“666”领取视频笔记、面试资料和最新Java架构师学习路线

1-认识大模型

26:06

2-大模型应用场景

17:18

3-gradio快速入门

18:31

4-提示词基础

22:19

5-提示词六大原则

18:47

6-提示词的五个要素

09:14

7-提示词框架

23:03

8-提示词进阶技术

19:45

9-提示词自动化

13:52

10-提示词攻击与防御

16:08

11-大模型应用场景总结

10:51

1-Agent组成基本认知

12:05

2-Agent决策流程分析

10:11

3-Agent中的思维链跟思维树

11:49

4-ToT与ReAct框架

13:59

5-Agent记忆模块

09:43

6-Agent工具模块

10:46

7-plan and execute框架

11:37

8-self-ask框架

09:29

10-ReAct实际案例讲解

11:39

11-ReAct Agent财务分析案例实战

12:03

1、企业级 RAG 知识库、Agent 与多模态微调实战解析

20:40

2、企业大模型项目全链路开发与上线流程精讲

19:46

3、企业 LLM 业务需求拆解、场景选型与评估体系

20:33

4、RAG+Agent Skill 落地：业务自动化降本提效实战

23:30

5、大模型工程化落地核心难点与优化方案复盘

23:20

6、企业级大模型实战项目简历撰写与面试打磨

32:29

1、Agent 架构三大死穴，揭秘提效失败根源

26:29

2、工业级 Agent 项目架构，拿来直接复用

22:54

3、Harness+Loop Engineering 企业落地实战

22:20

4、HarnessAI 工程经验，简历面试加分技巧

18:51

5、Skill 流程优化，大幅缩减开发与审核成本

23:01

6、AI 行业岗位解析，现场答疑解惑

34:25

1、四大稀缺实战项目，构建简历核心竞争力

24:19

2、Agent 七大架构场景选型与工程落地实战

24:25

3、企业 LLM 业务拆解与量化评估体系搭建

24:57

4、传统 RAG 与 LLM Wiki 企业级方案选型实战

20:55

5、Vibe Coding 赋能：基于 DeepSeek Harness 商业项目 0-1 上线

17:34

6、多模态 LLM 项目经验提炼与简历面试专项打磨

27:45

1、RAG 三大致命坑，一次性根治落地难题

26:49

2、工业级 RAG 架构拆解，方案直接复用

25:07

3、Vibe Coding 实战，0 到 1 落地 RAG 项目

28:37

4、RAG Agent 项目包装，秋招简历加分技巧

23:15

5、2026 AI 岗位解读 + 直播答疑

49:03

1、Codex与Claude Code环境部署及API端点配置

22:35

2、Codex实战：从零构建Vibe Coding电商全栈应用

19:49

3、Claude Code实战：从零构建Vibe Coding电商全栈应用

22:18

4、Superpowers架构解析：AI Agent工程化编程工作流

21:13

5、Claude Code与Superpowers集成：实现工程化开发范式

22:01

6、OpenRouter架构解析：全球AI模型聚合网关与核心特性

24:21

7、Claude Code实战：开发OpenRouter模型聚合网关

22:23

1、AI 编程从 Demo 到企业级项目工程化落地实践

18:56

2、AI Agent 编程中 Harness 体系的核心设计思想

18:16

3、Rules + Skills + Wiki + Changes 四层工程化体系搭建

18:29

4、AI Agent 如何基于业务模型与接口协议理解老项目

21:14

5、企业级项目开发从需求到上线六大核心 Skill 开发实战

19:28

6、将 Harness AI 工程化编程经验优化到简历里吊打面试官

16:12

7、AI爆发时代程序员如何学习才能跟上AI技术的高速发展

01:03:49

LangChain框架1.3版本课程介绍

21:59

langchain_1：新版LangChain架构解读与学习路线梳理

36:43

langchain_2：使用LangChain构建RAG应用

39:55

langchain_3：使用LangChain构建简单Agent(上)

46:29

langchain_3：使用LangChain构建简单Agent(下)

37:59

langchain_4：LangChain接入MCP(上)

24:41

langchain_4：LangChain接入MCP(下)

31:58

langchain_5：深入理解Graph(上)

22:17

langchain_5：深入理解Graph(下)

42:56

langchain_6：LangGraph实战(上)

36:57

langchain_6：LangGraph实战(下)

51:27

langchain_7：使用LangGraph构建多智能体工作流

50:12

1、大模型时代，程序员弯道超车学习路线

13:59

2、医疗行业多智能体项目业务需求分析

09:57

3、LangChainLangGraphLangSmith家族大拆解

10:57

4、企业级Agent构建思路以及多Agent应用场景指南

09:23

5、实战构建带工具调用的复杂Agent智能体

10:21

6、从0到1实战搭建专属MCP服务

10:17

7、实战打造医疗专属RAG应用智能体

10:19

8、增加人类监督，打造“听话”的大模型应用

09:49

9、基于LangGraph深度整合医疗辅助诊断多智能体

09:47

10、基于DeepAgents实现企业级自适应综合智能体

11:08

11、程序员AI大模型从入门到精通最佳学习路线

28:41

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