星颖 发表于 4 天前

慕课体系课-【Harness&Hermes】多智能体开发特训营【更新至12周版本】

阶段一:项目架构蓝图设计与多智能体系统规划

第1周  AI 智能体价值解码与项目蓝图绘制
本周梳理课程与智能体成长路线,讲解多模态、多智能体应用价值,剖析框架核心优势,依托需求规划项目功能与智能体协作,预览项目整体开发规划。

课程安排:
1、整体了解课程学习路线与 AI 智能体成长路径
2、搞懂多模态、多智能体到底是什么、能解决什么问题
3. 明确 Harness+Hermes 组合的核心优势(工程化落地能力 + 长记忆自主进化)
3、看懂 AI 如何大幅提升学习效率和面试备考能力
4、从实际痛点出发,拆解项目要具备哪些核心功能
5、划分不同智能体的角色分工和工作职责
6、梳理多个智能体之间如何配合协作
7、完整预览项目最终效果与整体开发蓝图

阶段二:Harness工程化底座:FastAPI+Vue3 全栈搭建

第2周  智能体核心原理与开发环境搭建
本周主要给大家补齐智能体开发底层基础,理清主流框架技术关联,搭建开发环境,掌握 Python 编程,完成 Vue3 前端搭建,夯实后续开发根基。

课程安排:
1、搞懂智能体、单智能体、多智能体基础概念
2、了解主流大模型特点,知道不同场景怎么选模型
3、明白智能体两种开发方式的区别和适用场景
4、整体梳理项目技术栈,理解整体架构设计思路
5、理清 Hermes、LangChain、LangGraph 三者关系
6、安装全套基础开发工具,入门 AI 编程必备能力
7、掌握 Cursor 工具实操,搭建高效智能化开发工作流

第3周  Python 基础编程实战速成
本周主要认识 Python 在智能体开发的作用,掌握核心语法,搭建管理项目环境,学会多媒体解析、数据校验约束,了解异步编程,封装代码提升复用能力。

课程安排:
1、明白学 Python 对 AI 智能体开发的必要性
2、快速掌握 Python 开发必备核心语法
3、学会虚拟环境搭建和项目依赖包管理
4、掌握常用文件、图片、音频的读取与解析方法
5、学会用规范方式做数据校验和类型约束
6、掌握异步编程基础,让 AI 响应更流畅
7、学会封装通用代码,提高项目复用性

第4周  “学面通AI” 项目前端骨架搭建
本周主要梳理人机交互流程,划分页面功能,区分组件实现复用。敲定接口规范,借助 AI 设计 UI 原型,掌握 Vue3.5,搭建前端工程,完成页面布局与数据展示。

课程安排:
1、梳理用户和 AI 智能体的完整操作使用流程
2、拆分项目页面结构,明确每个页面功能
3、学会区分通用组件和业务组件,合理复用
4、提前规划前后端接口格式与传参规则
5、借助 AI 快速设计出项目 UI 页面原型
6、上手 Vue3.5 核心用法,满足项目开发需求
7、用 Vite 初始化前端工程,搭建整体项目骨架
8、完成静态页面布局,接入模拟数据展示效果

第5周  FastAPI 高性能智能体后端架构开发
本周主要学习 FastAPI 分层架构,拆分业务层级。统一报错格式,设计管理数据库,管控项目配置。实现账号鉴权,规范接口版本,完成接口安全相关配置。

课程安排:
1、学习 FastAPI 后端分层架构思想与职责划分
2、掌握后端路由、业务逻辑、数据层的分离写法
3、统一项目报错格式,方便调试和问题定位
4、学会设计数据库表结构,实现数据迁移管理
5、合理管理项目配置,保护敏感隐私信息
6、实现账号注册、登录与安全鉴权完整流程
7、规范接口版本管理,保证后续升级不兼容
8、做好接口安全防护、防刷、跨域等基础配置

阶段三:自主进化智能体实战:Hermes+ Harness 工程管控

第6周  智能体数据建模与前后端联调
本周主要设计聊天及多媒体数据表,规划资源存储,实现字幕对齐与数据一致性,优化记录加载,制定验收标准,完成前后端联调。

课程安排:
1、设计聊天会话、消息记录整套数据库结构
2、规划文件、图片、音频资源的存储与管理方式
3、设计语音转写数据表,实现字幕时间戳对齐
4、学会兼顾本地存储和云端存储的数据一致性
5、优化聊天记录加载逻辑,实现页面正常回显
6、掌握项目数据验收标准,保证数据完整可用
7、完成前后端联调,打通会话列表和详情页

第7周  LangChain 智能体工程化落地
本周主要带大家认识 LangChain 适用场景,明晰模块分工,调参优化模型输出。手写简易智能体,改造为工程化项目,规范输出格式与工具调用流程。

课程安排:
1、了解 LangChain 作用,知道什么时候必须用它
2、弄懂模型、提示词、记忆、智能体各自分工
3、学会调整大模型参数,优化输出效果
4、从零手写一个简易 AI 智能体,理解核心逻辑
5、学习智能体从单文件改成工程化项目写法
6、约束 AI 输出格式,避免回答混乱跑偏
7、规范工具调用流程,方便后期排查问题

第8周  智能体提示词工程化
本周主要分场景设计提示词模板,做好版本管控与回滚。自动带入用户信息,关联日志便于溯源,掌握调优验收流程,定制学习面试提示方案。

课程安排:
1、按不同业务场景,设计专属 AI 提示词模板
2、学会给提示词做版本管理,支持随时回滚
3、把用户信息、岗位特点自动带入提示词
4、关联提示词版本和运行日志,方便追溯问题
5、掌握提示词调优、测试、验收完整流程
6、设计可复原的面试和学习计划提示词方案

第9周  企业级智能体 RAG 向量知识库搭建
本周主要设计知识库管理数据表,统一解析多格式文档,掌握文档分块、清洗去重技巧。自动生成向量索引,掌握知识库导入、监控、验收全流程。

课程安排:
1、设计知识库分类、标签、版本管理表结构
2、把 PDF、Word、图片统一解析成标准文本
3、学习文档拆分技巧,掌握分块大小实用调法
4、对文档做去重和清洗,保证知识库质量
5、文档入库自动生成向量索引,方便后续检索
6、掌握知识库导入、监控、验收的完整流程

第10周  RAG + Hermes 架构搭建
本周主要对比本地与云端向量库适用场景,优化文档入库逻辑,调优检索参数、完善检索兜底与引用机制。掌握 Hermes 双层记忆优势,搭建用户记忆模型,完成简历解析与画像测试。

课程安排:
1、对比本地向量库和云端向量库的选用场景
2、优化文档批量入库逻辑,增加缓存和重试
3、根据业务场景调优检索参数,提升匹配精度
4、设计智能体检索逻辑,搭配兜底回答方案
5、实现检索内容引用标注,让 AI 回答有理有据
6、了解 Hermes 双层记忆设计思路与优势
7、搭建用户简历画像和学习薄弱点记忆模型
8、完成简历解析、画像初始化全流程测试

阶段四:多智能体团队实战:工作流编排与高效协同

第11周  LangGraph 多智能体工作流开发
本周主要了解 LangGraph 作用及框架协作方式,设计搭建工作流节点流程。规划智能体状态数据,划分节点职责,搭建学习面试自动化流程,处理任务异常,实现流式输出。

课程安排:
1、了解 LangGraph 作用,以及和其他框架的配合方式
2、学会设计工作流节点、逻辑连线,搭建基础流程
3、掌握智能体状态数据设计,方便持久化复盘
4、拆分生成、评分、追问等节点的各自职责
5、搭建学习全流程自动化工作流
6、搭建面试全流程自动化工作流
7、处理长任务卡顿、中断、重试、进度展示问题
8、实现流式输出,让内容边生成边展示

第12周  A2A + Hermes 全域管控
本周主要对单智能体短板与多智能体协作优势有整体认知,划分主控与各类智能体职责。制定交互规范,合理调度分工,依托管控机制规避调用问题,封装通用能力,完成整体联调验收。

课程安排:
1、理解单个智能体的局限,明白多智能体协作价值
2、设计总控智能体和各类专家智能体分工架构
3、定义学习、出题、面试、教练智能体各自职责
4、制定多智能体统一通信格式和交互规则
5、学会总控智能体如何合理调度各个专家 Agent
6、学习 Hermes MCP 管控思路,防止工具调用失控
7、把常用业务能力封装成通用技能供所有 Agent 复用
8、完成多智能体协作整体联调与功能验收
「mktx-hagent-【Harness&Hermes】多智能体开发特训营」
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Echoes 发表于 4 天前

你别说,你还真别说

HuangFeiHong8 发表于 14 小时前

闺蜜说我最近张口闭口'认知迭代',被星颖腌入味了
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