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【B站强推】清华大佬终于把Agent教程做成动画片了，教学通俗易懂，2026最新版，学完即可就业！拿走不谢，别再走弯路了，学不会我退出IT界！Agent智能体

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2026-06-11 13:41:11

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【B站强推】清华大佬终于把Agent教程做成动画片了，教学通俗易懂，2026最新版，学完即可就业！拿走不谢，别再走弯路了，学不会我退出IT界！Agent智能体

Agent智能体搭建

Agent产品经理发消息

分享我的AI产品经理学习日常，感受学习的快乐，一起学习一起加油～

【基础篇】01.如何打造一个AI Agent（智能体）

10:03

【基础篇】02.如何学习AI Agent（智能体）？如何选型？

09:30

【基础篇】03.从0到1动手做一个Al Agent(智能体)

19:15

【基础篇】04.从0到1打造一个知识库 Al Agent(智能体)

10:33

【进阶篇】01 总体概述

02:28

【进阶篇】02 啥是Agent以及核心架构

10:28

【进阶篇】03 多Agent协作模式

04:22

【进阶篇】04 实战：销售场景分析

02:35

【进阶篇】05 实战：用户分析与销售策略落地

18:35

【进阶篇】06 Agent多行业落地场景分享

12:01

【方法论】01｜Agent应用开发指南

22:53

【方法论】02｜Agent开发典型范式

55:50

【方法论】03｜Agent核心能力、开发框架与关键外围技术

29:16

【方法论】04｜大模型时代的Agent开发方法论

34:57

03_智能体常用技术-Langchain

13:57

04_Langchain环境搭建_通义模型应用

17:58

05_Langchain环境搭建_其它模型应用

19:05

06_Langchain环境搭建_ollama模型加载

14:35

07_Langchain环境搭建_本地模型应用

11:08

08_Langchain关键对象_提示词模板

18:32

09_Langchain关键对象_输出格式化

16:50

10_Langchain关键对象_链式调用

13:53

11_Langchain响应_流式响应

11:05

12_Langchain记忆系统_ConversationBufferMemory

16:38

13_Langchain记忆系统_ConversationBufferWindowMemory

18:15

14_Langchain记忆系统_ConversationTokenBufferMemory

15:33

15_Langchain记忆系统_ConversationSummaryBufferMemory

15:12

16_Langchain文本嵌入模型_介绍与网络模型

20:32

17_Langchain文本嵌入模型_本地模型使用

14:47

18_Langchain文本嵌入模型_持久化与数据匹配

20:35

19_Langchain工具_工具封装

12:12

20_Langchain工具_实战_封装天气API接口

12:35

21_Langchain工具_实战_开发获取城市编码功能

12:34

22_Langchain工具_实战_优化天气API接口

06:38

23_Langchain工具_实战_Agent调用工具流程

13:59

24_Langchain工具_实战_Agent调用多个工具

11:01

25_检索增强生成技术_RAG介绍与工作原理

19:06

26_检索增强生成技术_RAG系统搭建

15:09

27_RAG系统搭建实操_读取PDF数据

12:17

28_RAG系统搭建实操_初始化数据库_设置提示词

15:22

01.本章介绍

02:38

2.为什么选择多智能体架构？

10:23

3.常见的多智能体架构

05:20

4.LangGraph讲解

04:41

5.LangGraph 核心组件：节点与可控制性

04:19

6.【实现】节点与可控制性-第一个LangGraph

14:45

7.【实现】节点与可控制性-基本控制：串行控制&分支控制&条件分支与循环

19:20

8.【实现】节点与可控制性-精细控制：图的运行时配置&map-reduce

13:31

9.LangGraph 核心组件：持久化与记忆

06:54

10.【实现】持久化与记忆-基本运用：相乘隔离的持久层&跨线程持久化调用

12:40

11.【实现】持久化与记忆-记忆：短期记忆的实现&长期以及实现&使用总结技术优化记忆

21:56

12.LangGraph 核心组件：人机交互

04:49

13.【实现】LangGraph人机交互-基本运用：等待用户数据

09:11

14.【实现】LangGraph人机交互-基本运用：审查工具调用

08:40

15.【实现】LangGraph人机交互-基本使用：编辑图的状态

02:59

16.LangGraph 核心组件：时光旅行

10:27

17. LangGraph 核心组件：流式输出

03:24

18.LangGraph 核心组件：工具调用

11:12

19.小实战：基于LangGraph 构建代码助手

18:20

20.小实战：基于LangGraph 的提示词生成小助手

10:09

21.大实战：小浪助手（多智能体版）

35:27

22.本章小结

02:39

1. 【Agent应用案例1-基础】使用CrewAI+FastAPI打造多Agent协作应用并对外提供API服务，支持gpt、通义千问、Ollama本地大模型对

35:26

2. 【Agent应用案例2-进阶】技术研究员智能体案例，Agent支持调用外部工具，CrewAI+FastAPI打造多Agent协作应用并对外提供API服务

20:42

3. 【Agent应用案例3-进阶】健康档案助手智能体案例，Agent调用外部工具使用RAG，CrewAI+FastAPI打造多Agent协作应用并对外提供AP

33:03

4. 【Agent应用案例4-进阶】多个Agent协作完成高效软件编码，CrewAI+FastAPI打造多Agent协作应用并对外提供API服务

13:26

5. 【Agent应用案例5-进阶】让任务以JSON数据格式并最终任务以JSON格式输出，CrewAI+FastAPI打造多Agent协作应用并对外提供API服

15:52

6. 【Agent应用案例6-进阶】在任务执行中做HumanFeedback(人类反馈)，CrewAI+FastAPI打造多Agent协作应用并对外提供API服

08:19

7. 快速搭建AI Agent工作流，硬核干货源码共享，CrewAI中Pipelines功能实操、源码剖析，同时支持gpt大模型、主流国产大模型、本地开源大模型

31:44

8. 快速搭建AI Agent复杂工作流，硬核干货源码共享，CrewAI中Flows核心功能实操、源码剖析，同时支持gpt大模型、主流国产大模型、本地开源大模型

26:51

1. 实现AI Agent复杂工作流

28:39

2. 详细剖析源码帮助你快速构建自己的工作流

21:13

3. 打造多Agent协作AI全栈应用

22:47

4. 打造多Agent协作AI全栈应用：后端服务源码剖析

22:50

5. 打造多Agent协作AI全栈应用：前端服务构建及接口

21:27

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