{"repo":"FlyAIBox/Agent_In_Action","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/FlyAIBox/Agent_In_Action","clone":"git clone https://github.com/FlyAIBox/Agent_In_Action.git","description":"Agentic AI 智能体开发实战","language":"Jupyter Notebook","stars":179,"topics":["agentic-ai","ai","ai-agents","docker","finetuning","langchain","langfuse","langgraph","llamafactory","lora"],"license":"MIT","category":"ai-agents","readme_excerpt":"Agentic AI 智能体开发实战 企业级AI智能体实战课程 · 6个完整项目 · 从底层原理到生产部署 课程定位 • 实战项目 • 技术栈 • 快速开始 • 环境搭建 --- 📚 课程定位 🎯 课程目标 面向大模型智能体中高级学习者的系统化实战课程 ，通过6个完整的企业级项目，掌握从底层原理到生产部署的全链路技能。本课程不是入门教程，而是帮助你构建 可落地、可扩展、可维护 的智能体系统。 👥 适合人群 学习者类型 技术背景 学习目标 预期收获 --------- ---------- ---------- ---------- AI工程师 有Python基础，了解大模型API调用 掌握智能体系统架构设计与实现 独立构建企业级智能体应用 后端开发者 熟悉FastAPI/Django等Web框架 转型AI应用开发 掌握AI工具链集成与部署 算法工程师 有深度学习基础，想做应用落地 学习模型微调与推理优化 将研究成果工程化落地 技术Leader 负责AI项目架构设计 了解完整技术栈和优秀做法 制定团队技术路线和规范 💡 课程特色 - 🔬 深度实战 ：6个完整项目，涵盖从原理到部署的全流程 - 🏗️ 底层理解 ：不只用框架，更要理解Agent底层工作原理（GAME框架） - 📊 企业级 ：包含监控、评估、优化、部署等生产环境必备能力 - 🎯 垂直场景 ：医疗、旅游等真实行业应用案例 - ⚡ 性能优化 ：涵盖模型微调、推理加速、成本优化等高级主题 --- 🎯 六大实战项目 项目概览 每个项目都是 完整可运行 的企业级应用，包含从需求分析到生产部署的全流程。 # 项目名称 技术栈 难度 --- --------- -------- ------ 1️⃣ MCP工具集成 MCP + DeepSeek + FastMCP ⭐⭐⭐ 2️⃣ 从零构建智能体框架 OpenAI API + GAME架构 ⭐⭐⭐⭐ 3️⃣ 深度研究助手 LangGraph + Tavily Search ⭐⭐⭐⭐ 4️⃣ 多角色旅行规划系统 LangGraph + Docker + Streamlit ⭐⭐⭐⭐⭐ 5️⃣ 智能体监控评估 Langfuse + LangSmith ⭐⭐⭐⭐ 6️⃣ 医疗领域模型微调 LlamaFactory + vLLM + LoRA ⭐⭐⭐⭐⭐ --- 项目1：MCP工具集成 · 和风天气 🎯 项目目标 ：基于Model Context Protocol实现智能体与外部工具的标准化集成。 📂 代码位置 ： 01-agent-tool-mcp/mcp-demo/ 🔑 核心知识点 ： - MCP协议原理与规范（Resources/Tools/Prompts） - 客户端-服务器架构设计 - 异步工具调用与并发处理 - 工具Schema定义与验证 - 多轮对话与工具链路管理 💡 实战产出 ： 🎓 学习价值 ： - ✅ 掌握MCP协议，接入任意第三方工具 - ✅ 学习异步编程与错误重试机制 - ✅ 理解工具调用的完整生命周期 --- 项目2：从零构建智能体框架 🎯 项目目标 ：不使用任何框架，从零实现一个完整的智能体系统，深入理解Agent工作原理。 📂 代码位置 ： 01-agent-tool-mcp/ASimpleAgentFramework.ipynb 🔑 核心知识点 ： - GAME架构设计（Goals/Actions/Memory/Environment） - OpenAI Function Calling原理与实","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/FlyAIBox","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/FlyAIBox/Agent_In_Action/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}