首页

投稿

【全500集】全B站最详细AI Agent开发全套教程，手把手教你搭建企业级Agent智能体！从入门到实战，学完即就业，带你玩转AI Agent！存下吧！

1.6万

154

2026-08-27 14:12:00

【完整学习路线图、源码项目、实战案例集请看“置顶评论”自取哦】从零开始的 AI Agent 开发系统教程，手把手教学！大模型认知 → 提示词 → Function Call → LangChain → RAG → 多智能体框架 → 微调部署 → 实战项目。零基础、转行程序员、想系统梳理 Agent 体系的同学，皆可学习。可按需按模块看，建议收藏慢慢啃。如果视频对你有用的话请一键三连【长按点赞】支持一下UP哦，拜托，这对我真的很重要！！

本地部署大模型

agent智能体搭建

程序员转行

智能体开发发消息

持续更新AI大模型、Agent相关知识，需要相关籽料、答疑学习、技术问题的朋友，小窗留言，自动掉落！

【2026 Agent开发学习入门指南】

00:44

【入门筑基】01.认识大模型

22:54

【入门筑基】02.大模型API开发

12:12

【入门筑基】03.大模型应用场景

19:19

【入门筑基】04.Gradio快速入门

13:15

【入门筑基】05.提示词介绍

22:33

【入门筑基】06.用代码完成提示工程

07:48

【入门筑基】07.提示工程进阶技巧

13:02

【入门筑基】08.提示词项目实战-Text2SQL

13:59

【Agent方法论】09.Agent应用开发指南

22:53

【Agent方法论】10.Agent开发典型范式

55:50

【Agent方法论】11.Agent核心能力、开发框架与关键外围技术

29:16

【Agent方法论】12.大模型时代的Agent开发方法论

34:57

【Agent进阶篇】13.Agent工作效率提升及智能体协作

05:32

【Agent进阶篇】14.实战：销售场景分析

02:35

【Agent进阶篇】15.实战：用户分析与销售策略落地

18:35

【Agent进阶篇】16.Agent多行业落地场景分享

12:01

【Agent项目篇】17.章节介绍

03:03

【Agent项目篇】18.IM多平台智能客服方案概述

16:50

【Agent项目篇】19.企业微信-雪茄通智能客服（RAG）

16:09

【Agent项目篇】20.飞书-高考志愿填报智能客服

20:18

【核心技术】21.为什么要学习Function Call

09:20

【核心技术】22.Function Call的底层原理

13:57

【核心技术】23.函数描述模板标准

08:23

【核心技术】24.参数类型与约束规范

08:41

【核心技术】25.模型返回格式解析

11:26

【核心技术】26.Function Call小案例

13:46

【核心技术】27.单轮调用与多轮调用

13:13

【核心技术】28.复杂任务自动拆解与链式调用

15:19

【核心技术】29.优化Function Call调用准确率

19:43

【核心技术】30.Function Call真实业务场景

22:56

【核心技术】31.工程化避坑与性能优化

16:11

【框架系列】32.智能体常用技术-Langchain

13:57

【框架系列】33.Langchain环境搭建_通义模型应用

17:58

【框架系列】34.Langchain环境搭建_其它模型应用

19:05

【框架系列】35.Langchain环境搭建_ollama模型加载

14:35

【框架系列】36.Langchain环境搭建_本地模型应用

11:08

【框架系列】37.Langchain关键对象_提示词模板

18:32

【框架系列】38.Langchain关键对象_输出格式化

16:50

【框架系列】39.Langchain关键对象_链式调用

13:53

【框架系列】40.Langchain响应_流式响应

11:05

【框架系列】41.Langchain记忆系统_ConversationBufferMemory

16:38

【框架系列】42.Langchain记忆系统_ConversationBufferWindowMemory

18:15

【框架系列】43.Langchain记忆系统_ConversationTokenBufferMemory

15:33

【框架系列】44.Langchain记忆系统_ConversationSummaryBufferMemory

15:12

【框架系列】45.Langchain文本嵌入模型_介绍与网络模型

20:32

【框架系列】46.Langchain文本嵌入模型_本地模型使用

14:47

【框架系列】47.Langchain文本嵌入模型_持久化与数据匹配

20:35

【框架系列】48.Langchain工具_工具封装

12:12

【框架系列】49.Langchain工具_实战_封装天气API接口

12:35

【框架系列】50.Langchain工具_实战_开发获取城市编码功能

12:34

【框架系列】51.Langchain工具_实战_优化天气API接口

06:38

【框架系列】52.Langchain工具_实战_Agent调用工具流程

13:59

【框架系列】53.Langchain工具_实战_Agent调用多个工具

11:01

【RAG原理】54.RAG初识

13:52

【RAG原理】55.RAG索引的构建

13:12

【RAG原理】56.RAG检索重排

12:10

【RAG原理】57.RAG文档分块

16:19

【RAG原理】58.RAG文本向量化

15:18

【RAG原理】59.GraphRAG 原理

14:28

【RAG原理】60.LangChain开发的RAG

18:32

61.【Agent应用案例1-基础】官方基础应用案例

38:59

62.【Agent应用案例2-进阶】技术研究员智能体案例

20:34

63.【Agent应用案例3-进阶】健康档案助手智能体案例

33:01

64.【Agent应用案例4-进阶】软件编码助手智能体案例

13:23

65.【Agent应用案例5-进阶】营销战略协助智能体-1

15:50

66.【Agent应用案例6-进阶】营销战略协助智能体-2

08:17

67.【Agent应用案例7-进阶】快速搭建AI Agent工作流

31:42

68.【Agent应用案例8-进阶】快速搭建AI Agent复杂工作流

26:49

69.13个应用案例带你轻松搞定CrewAI新版本功能Knowledge-

34:20

70.OpenAI's Swarm开源Agent框架，带你代码中感受它的核心设计思想

39:49

71. 微软AutoGen开源Agent框架亲测真的很强，全新重构版本0.4版本抢先体验

46:45

72.国产之光？MetaGPT多智能体开源框架，重塑自然语言编程

45:26

73. PydanticAI开源框架，搭建基于PostgreSQL、MySQL的Text2SQL应用进行SQL语句生成

32:35

74.微软Agent开源框架AutoGen正式发布全新重构版本V0.4稳定版本，分层架构设计

28:45

75.微软Agent开源框架AutoGen Studio低代码开发平台，原型功能验证的好帮手

17:33

76. 微软AutoGen开源框架Extensions扩展库，LangChain工具库集成，与第三方服务或库集成

16:49

77.微软Agent开源框架AutoGen全新重构V4稳定版本发布后第一次重大更新V0.4.3

19:26

78. 微软Agent开源框架AutoGen全新重构V4稳定版本重大更新V0.4.5

12:43

79. 微软Agent开源框架AutoGen全新重构V4稳定版本重大更新V0.4.6

21:06

80. OpenAI Agents SDK开源框架发布，实验性框架Swarm的升级生产级版本

20:48

【课后实战项目】81.预训练之后为什么还要微调？

02:33

【课后实战项目】82.为什么一定要做指令微调

01:50

【课后实战项目】83.大模型微调的6大场景

06:19

【课后实战项目】84.大模型应用开发的全流程

03:40

【课后实战项目】85.大模型微调和预训练的区别到底在哪里

07:16

【课后实战项目】86.大模型微调和预训练的区别点在计算loss损失时不同

02:15

【课后实战项目】87.使用NEFTune增强泛化性

07:26

【课后实战项目】88.微调实战项目

02:28

【课后实战项目】89.全量微调、prompt-tuning、p-tuning、prefix-tuning、adapte

23:09

【课后实战项目】90.怎么才能微调好大模型

12:15

【课后实战项目】91.显存计算

14:33

【课后实战项目】92.量化

10:37

【课后实战项目】93.Qwen2.5法律大模型微调手册实战

38:35

【课后实战项目】94.大模型的本地部署和优化

22:46

【课后实战项目】95.AI大模型的使用

36:38

【课后实战项目】96.通过调用API使用大模型

06:53

【课后实战项目】97.搭建本地知识库、AI辅助编程实战

58:28

【课后实战项目】98.大模型辅助生物信息分析实战

51:43

【课后实战项目】99.AI搜索项目介绍

01:05

【课后实战项目】100.AI应用效果展示

03:24

【课后实战项目】101.AI应用的技术选型与系统架构

11:18

【课后实战项目】102.前端界面设计

04:09

【课后实战项目】103.SSE协议介绍

08:14

【课后实战项目】104.服务端项目架构

05:44

【课后实战项目】105.对话逻辑详细分析

21:45

【课后实战项目】106.联网搜索

13:23

【课后实战项目】107.全局对话搜索

09:32

【课后实战项目】108.系统介绍

05:20

【课后实战项目】109.RAG(检索增强生成)原理

08:12

【课后实战项目】110.向量嵌入与文档处理

21:32

【课后实战项目】111.向量数据库详解

17:01

【课后实战项目】112.数据表设计

08:13

【课后实战项目】113.API接口设计

05:11

【课后实战项目】114.问答交互流程

03:46

【课后实战项目】115.问答交互代码实现

22:38

【课后实战项目】116.项目结构总结

11:20

【课后实战项目】117.智能招聘面试模拟系统（上）

02:38:38

【课后实战项目】118.智能招聘面试模拟系统（下）

03:13:22

【Transformer专题篇】119.Transformer整体框架结构

04:41

【Transformer专题篇】120.Embedding-Token变向量

17:55

【Transformer专题篇】121.Tokenization-文本变成token

11:29

【Transformer专题篇】122.Positional Encoding-位置编码

08:31

【Transformer专题篇】123.编码器和解码器

34:25

【Transformer专题篇】124.linear和softmax

30:30

【Transformer专题篇】125.文字序列要解决的语义问题

08:43

【Transformer专题篇】126.Attention-注意力机制

15:25

【Transformer专题篇】127.Self Attention-自注意力机制

39:10

【Transformer专题篇】128.Multi-Head Self Attention-多头自注意力机制

19:28

【Transformer专题篇】129.Feed Forward-前馈神经网络

06:10

【Transformer专题篇】130.编码器与解码器的区别

19:04

【Deepagent专题篇】131.deepagent基础介绍

18:27

【Deepagent专题篇】132.deepagents上下文工程

20:42

【Deepagent专题篇】133.deepagent基础agent搭建

21:41

【Deepagent专题篇】134.虚拟文件空间与上下文管理

15:55

【Deepagent专题篇】135.任务规划与中间件

24:43

【Deepagent专题篇】136.子Agent系统

25:45

【Deepagent专题篇】137.Skill

19:43

【Agentscope专题篇】138.agentscope2.0概述

10:40

【Agentscope专题篇】139.使用agentscope2.0编写第一个智能体

06:56

【Agentscope专题篇】140.agentscope核心模块之Message

07:53

【Agentscope专题篇】141.agentScope核心模块之event

09:09

【Agentscope专题篇】142.agent深度讲解

14:06

【Agentscope专题篇】143.Model和Context

11:46

【Agentscope专题篇】144.agentscope工具详解

18:47

【Agentscope专题篇】145.权限系统介绍

08:56

【Agentscope专题篇】146.实战-构建生产级agent

08:07

顶部