模块文档
15 个模块，从「Hello Agent」到「部署上线」。每个模块独立、可运行、配博客。
📖 配套博客
每个模块都配套 CSDN 博客详解设计思路与关键机制，可访问作者博客主页
CSDN · 2401_87328929 系统学习。模块卡片中的 🏠 可直达对应博客。
🏗️ 基础篇
先把地基打牢：理解 Agent 是什么，学会调用 LLM，并让模型能调用你的函数。
01
Agent 入门 & 环境搭建
已开放⭐
OpenAI API环境依赖最小可运行 Agent
- 理解 Agent 的核心概念与能力边界
- 完成环境配置与首个 API Key 接入
- 跑通一个最小可运行的 Agent
02
LLM 基础调用
已开放⭐
LLM API 调用Prompt多轮对话记忆
- 掌握模型调用的基本逻辑与参数
- 理解 Prompt 设计与上下文管理
- 实现多轮对话记忆，独立搭建简单智能体
03
Function Calling 与工具调用
已开放⭐⭐
Function Call工具函数封装API 接入
- 理解 LLM 调用外部函数的原理
- 封装可复用的工具函数
- 接入外部 API，完成多轮工具调用
⚙️ 框架篇
用成熟的 LangChain 把能力组装成流水线，并用 RAG 给模型接上你的私有知识。
04
LangChain 基础篇
已开放⭐⭐
LLMPromptChainMemory
- 掌握 LangChain 六大核心模块
- 用 Chain 串联 LLM 与 Prompt
- 用 Memory 管理对话状态，完成实战
05
LangChain 进阶篇
已开放⭐⭐⭐
Agents缓存流式输出
- 掌握 LangChain Agents 核心机制
- 用 @tool 与 ReAct 模式编排工具
- 实现 SQL Agent 与流式输出
06
RAG 基础篇
已开放⭐⭐
RAG 概念SplitEmbeddingFAISS
- 理解检索增强生成（RAG）全流程
- 文档加载、分块与向量化
- 用 FAISS + LCEL 搭建 RAG 链
07
RAG 进阶篇
已开放⭐⭐⭐
ChromaRerankerRAG 工具化
- Chroma 持久化向量库
- 引入 Reranker 提升召回质量
- 把 RAG 工具化并集成进六大模块
🧠 智能篇
用 LangGraph 给 Agent 加上可调试的状态流程，用 MCP 把外部能力标准化接入。
08
LangGraph 基础篇
已开放⭐⭐⭐
LangGraph 三要素LangSmithReAct安全注入
- 掌握 LangGraph 三要素（State / Node / Edge）
- 把 ReAct 决策过程白盒化
- 用 LangSmith 追踪，防护提示词注入
09
LangGraph 进阶篇
已开放⭐⭐⭐⭐
Human-in-the-LoopGraph-as-a-ToolMulti-Agent
- 实现人工审批（Human-in-the-Loop）
- 把子图当作工具（Graph-as-a-Tool）
- 多智能体编排与协作
10
MCP 基础（Server）
已开放⭐⭐
StdioStreamable HTTPFastMCPTransport
- 理解 MCP（模型上下文协议）传输方式
- 用 FastMCP 编写 Stdio 服务器
- 编写 Streamable HTTP 服务器
11
MCP 进阶（Client）
已开放⭐⭐⭐
langchain-mcp-adapters流式AsyncExitStack
- 用 langchain-mcp-adapters 搭建客户端
- 流式打印工具调用结果
- 用 AsyncExitStack 管理多服务生命周期
12
Agents SDK & Swarm 模式
已开放⭐⭐⭐⭐
SwarmHandoffAgents SDK客服项目
- 理解 Swarm 多智能体编排模式
- 用 Handoff 在 Agent 间转交任务
- 基于 Agents SDK 搭建多 Agent 客服集群
🏁 实战篇
把能力落进真正的产品：用 Streamlit 搭一个能对话、能持久化的驾驶舱。
13
Streamlit 快速入门
已开放⭐⭐⭐
Streamlit异步事件流会话持久化驾驶舱
- 掌握 Streamlit 基础组件
- 处理异步事件流
- 对接 Agents SDK，做出可用的产品驾驶舱
14
综合实战项目
🚧 撰写中⭐⭐⭐⭐⭐
LangGraphRAGMCPStreamlitVercel
- 整合前 13 个模块的核心能力
- 端到端构建一个完整 AI 产品
- 部署到 Vercel 对外提供服务
🚀 工程篇
把实验搬到生产：本地化推理、服务化封装与上线总结。
15
部署上线与项目总结
🚧 未写⭐⭐⭐
OllamaLM StudioLangServe
- 用 Ollama / LM Studio 做本地化推理
- 用 LangServe 把 Agent 服务化
- 项目整体回顾与最佳实践总结