Agent 深度实践

第1天: Agent 理论与系统设计

从概念到架构的系统性理解

🧠

📚 今日学习内容

+

•

1.1 Agent 概念与核心组成

Agent = LLM + Memory + Tools + Knowledge

基于 LangChain / LangGraph 讲解 Agent 的构成与运行机制

•

1.2 主流 Agent 模式解析

ReAct 模式：推理与行动的循环机制

Function Call（工具调用）：结构化工具交互

MCP（Modular Command Protocol）：模块化命令协议

A2A（Agent-to-Agent）：智能体间通信协议

各模式的适用场景、优势与局限分析

•

1.3 Agent 系统设计方法论

拆解 Agent 工作流并绘制流程图

从 0 设计 Agentic 系统的方法论：

• 架构设计原则

• 模块划分策略

• 接口定义规范

基于 LangGraph 演示流程建模

💡 学习目标

+

✓ 深入理解 Agent 的核心组成与工作原理
✓ 掌握主流 Agent 模式的设计思想与实现方法
✓ 具备 Agent 系统的架构设计能力
✓ 熟练使用 LangGraph 进行流程建模

第2天: 基础实践与 LangGraph 应用

从理论到实践的技能转化

🔧

📚 今日学习内容

+

•

2.1 LangGraph 核心原理

LangGraph 的基本概念与核心模块：

• Agent 节点：智能决策与推理

• 工具节点：外部能力集成

• 记忆节点：上下文与状态管理

建模一个典型的 Agent 流程图

•

2.2 实战：基础 Agent 实现

ReAct Agent 构建

Agent + Tools（Function Call）整合

Agent + MCP：

• MCP 协议简介

• 构建 MCP Server

• 实现 Agent 与 MCP Server 的集成

💡 学习目标

+

✓ 熟练掌握 LangGraph 的核心概念与使用方法
✓ 具备独立构建基础 Agent 系统的能力
✓ 掌握 Agent 与工具的集成开发技术
✓ 理解并实现 MCP 协议的 Agent 集成

第3天: 进阶实践与多智能体系统

复杂系统设计与协作机制

🚀

📚 今日学习内容

+

•

3.1 Agent 的高级能力拓展

Memory & Knowledge 集成：

• 短期与长期记忆机制

• 外部知识接入与 Agentic RAG 架构

Human-in-the-Loop 设计：

• 引入人类反馈机制与交互设计

• 设计可控与可调试的 Agent 行为

•

3.2 多智能体系统设计与协作机制

多 Agent 协作的典型架构模式

A2A（Agent-to-Agent）协议详解：

• 什么是 A2A

• Agent 间通信与协同机制

• 协作任务的分配与控制流

•

3.3 综合项目实战

从需求到部署，设计一个多 Agent 协作系统

使用 LangGraph 进行建模、调试与演示

•

3.4 课程总结与延展

课程回顾与常见问题答疑

后续学习路径建议与参考资料推荐

💡 学习目标

+

✓ 掌握 Agent 高级能力的设计与实现
✓ 具备多智能体系统的架构设计能力
✓ 熟练运用 A2A 协议进行 Agent 协作
✓ 完成端到端的多 Agent 系统项目
✓ 具备独立设计与部署 Agentic 应用的能力

课程大纲

第1天: Agent 理论与系统设计

第2天: 基础实践与 LangGraph 应用

第3天: 进阶实践与多智能体系统

📦 附录

第1天: Agent 理论与系统设计

📚 今日学习内容

1.1 Agent 概念与核心组成

Agent = LLM + Memory + Tools + Knowledge

基于 LangChain / LangGraph 讲解 Agent 的构成与运行机制

1.2 主流 Agent 模式解析

ReAct 模式：推理与行动的循环机制

Function Call（工具调用）：结构化工具交互

MCP（Modular Command Protocol）：模块化命令协议

A2A（Agent-to-Agent）：智能体间通信协议

各模式的适用场景、优势与局限分析

1.3 Agent 系统设计方法论

拆解 Agent 工作流并绘制流程图

从 0 设计 Agentic 系统的方法论：

基于 LangGraph 演示流程建模

💡 学习目标

第2天: 基础实践与 LangGraph 应用

📚 今日学习内容

2.1 LangGraph 核心原理

LangGraph 的基本概念与核心模块：

建模一个典型的 Agent 流程图

2.2 实战：基础 Agent 实现

ReAct Agent 构建

Agent + Tools（Function Call）整合

Agent + MCP：

💡 学习目标

第3天: 进阶实践与多智能体系统

📚 今日学习内容

3.1 Agent 的高级能力拓展

Memory & Knowledge 集成：

Human-in-the-Loop 设计：

3.2 多智能体系统设计与协作机制

多 Agent 协作的典型架构模式

A2A（Agent-to-Agent）协议详解：

3.3 综合项目实战

从需求到部署，设计一个多 Agent 协作系统

使用 LangGraph 进行建模、调试与演示

3.4 课程总结与延展

课程回顾与常见问题答疑

后续学习路径建议与参考资料推荐

💡 学习目标

📦 附录