智能体速成

用一套贯穿始终的订单客服案例，弄懂智能体如何调用工具、检索资料、检查结果并安全上线。正文按照中文初学者的理解顺序编写。

11 节完整课程

5 小时 30 分钟建议阅读时间

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Course outline

先建立最小智能体，再加入工具、知识库、评估与上线能力。无需互动测验。

看懂模型、工具与循环的分工，先决定任务是否真的需要智能体。

让模型输出程序可处理的数据，而不是让业务逻辑猜测一段文字。

设计工具模式、参数验证、授权与可恢复的执行过程。

让复杂任务分步执行，并用外部证据检查结果。

把文档切分、检索、引用与答案验证连接成知识库流程。

分清当前会话、长期偏好和事实数据库，避免“记住”错误信息。

理解协调者与专职执行者的分工，以及何时不值得拆成多个智能体。

用样本集、轨迹和指标定位问题，而不是只改提示词碰运气。

把提示注入、越权、无限循环和费用失控变成可控制的工程问题。

从本地演示走向可回滚、可观察的服务。

把工具、RAG、记忆、评估和审批组合成一套可实现的系统。

课程设计参考了吴恩达在 DeepLearning.AI Agentic AI 中介绍的反思、工具调用、规划、多智能体和评估主题。本站正文、示例与图示均独立编写，不提供该课程的复制内容或证书。