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课程介绍
LangChain+ LangGraph+MCP+大模型，打造编程智能体视频教程。本课程手把手带你开发专属AI编程智能体，涵盖MCP服务搭建、LangChain核心组件实操、Multi-Agent架构设计及私有化工具集成（浏览器控制、终端自动化、文档编写工具）。深入融合Cursor、通义灵码等AI编程利器的实际应用，助你打造强大AI Agent，掌握核心竞争力，抢占AI自动化开发技术制高点。
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AI Agent 开发新范式 MCP 从入门到多场景全链路实战
资源目录
第1章 课程简介 3 节 | 38分钟
课程简介
视频：
1-1 导学：什么是AI Agent，如何更好地学习AI Agent？ (15:05)
视频：
1-2 【课程答疑和指导】2025.6.9-6.15 (14:49)
视频：
1-3 【课程答疑和指导】2025.6.16-6.22 (07:25)
第2章 智能体必学必会的那些事一AI智能体的基础概念和技术架构 7 节 | 42分钟
本章将学习AI智能体的基础概念、核心特效、分层标准及技术架构，通过这些基础知识的学习让同学们对智能体建立基本认知和了解。
视频：
2-1 什么是智能体？常见的AI智能体能力展示 (05:14)
视频：
2-2 主流智能体产品介绍和效果对比（DeepResearch、Manus、GLM沉思、通义千问） (10:36)
视频：
2-3 智能体的核心特性：自主性、适应性、交互性 (03:44)
视频：
2-4 智能体和大模型的区别 (06:03)
视频：
2-5 智能体5级分层及商业应用 (06:05)
视频：
2-6 智能体技术架构讲解——Langgraph+LLM+Tools+MCP+RAG (05:30)
视频：
2-7 本章知识总结和回顾 (04:38)
第3章 AI智能体开发之大模型调用 (AI Agent的 大模型能力) 9 节 | 46分钟
本章将学习如何调动AI智能体的大脑大语言模型，我们将使用LangChain框架，分别调用本地部署的Ollama大模型和阿里云百炼平台部署的通义千问大模型。
视频：
3-1 python多版本管理工具anaconda使用方法 (06:20)
视频：
3-2 python项目管理工具uv安装和应用 (05:30)
视频：
3-3 智能体开发流程&Ollama本地大模型部署 (05:53)
视频：
3-4 使用langchain-ollama库调用本地大模型 (06:37)
视频：
3-5 ollama大模型的流式调用 (02:05)
视频：
3-6 阿里云百炼平台大模型调用 (05:56)
视频：
3-7 百炼平台推理大模型调用 (04:48)
视频：
3-8 LangChain框架基本特性和概念介绍 (05:18)
视频：
3-9 本章重点内容回顾和复习 (02:49)
第4章 AI智能体开发之LangChain大模型工具开发 (Agent工具能力) 9 节 | 54分钟
本章将学习如何利用AI智能体调用自定义工具，过程中我们还将应用LangChain的核心库prompts掌握构建文本提示词、对话提示词和少样本提示词，并借助LangChain的链式调用能力构建更复杂的智能体。
视频：
4-1 langchain_openai实例化qwen大模型+pydantic SecretStr加密api_key (06:20)
视频：
4-2 提示词模板之文本提示词PromptTemplate (05:40)
视频：
4-3 对话提示词模板ChatPromptTemplate用法 (05:27)
视频：
4-4 ChatPromptTemplate+ChatMessagePromptTemplate联合实现对提示词+消息体的抽象和复用 (03:12)
视频：
4-5 FewShotPromptTemplate通过提示词实现大模型少样本学习 (06:18)
视频：
4-6 提示词模板对比及场景分析+链式调用大模型 (05:26)
视频：
4-7 大模型调用自定义工具全流程开发 (10:44)
视频：
4-8 tool装饰器注册工具+args_schema精确控制工具入参 (05:18)
视频：
4-9 本章重点内容回顾和复习 (05:09)
第5章 AI智能体开发之内置工具调用+返回体控制能力(Agent的智能体整合能力) 8 节 | 61分钟
本章将学习如何利用智能体框架，整合之前学习的大模型调用和工具开发，构建一 个完整的智能体应用，并通过调用LangChain内置的PythonPeri工具实现AI开发企 业官网，过程中我们还将介绍如何通过LangChain的核心库output parsers解决返回体的格式化。
视频：
5-1 使用langchain.agents库快速完成智能体创建和调用 (09:40)
视频：
5-2 应用JsonOutputParser规范智能体返回值 (12:29)
视频：
5-3 PythonPerl基本用法介绍 (05:30)
视频：
5-4 利用PythonPerlTool自动编写企业官网 (11:59)
视频：
5-5 智能体企业官网提示词修改和优化 (04:55)
视频：
5-6 langchain基础解析器讲解——精准控制大模型响应结果 (07:07)
视频：
5-7 langchain DateOutputParser实现将自然语言转为日期格式 (03:54)
视频：
5-8 本章重点内容回顾和复习 (04:56)
第6章 AI智能体开发之深入MCP协议(AI Agent 的外部工具能力) 8 节 | 78分钟
本章将学习智能体的通用协议MCP，介绍MCP的三种通讯方式stdio、sse和streamable-http,并结合高德SSE MCP服务进行复杂场景的落地应用。
视频：
6-1 本章内容概览——走近MCP (03:50)
视频：
6-2 彻底搞懂MCP的原理和发展现状 (10:39)
视频：
6-3 高德MCP服务接入原理讲解 (05:22)
视频：
6-4 使用langchain_mcp_adatpers创建高德MCP客户端 (08:57)
视频：
6-5 结合高德MCP使智能体具备位置服务能力 (11:53)
视频：
6-6 基于高德MCP的复杂路径规划+可视化展示 (14:42)
视频：
6-7 MCP通讯协议之stdio——实现本地MCP服务端+客户端 (17:14)
视频：
6-8 本章重点内容回顾和复习 (05:02)
第7章 AI智能体开发之Cursor+MCP接入(AI Agent 的智能化工具) 10 节 | 83分钟
本章将学习如何借助当下非常火爆的Cursor工具连接MCP服务,结合高德、 Github、 Playwright MCP快速完成复杂的智能体应用。并利用最新的Claude4大模型实现各种Github明星开源项目运行、重构和二次开发。
视频：
7-1 本章内容概览+Node环境搭建 (09:07)
视频：
7-2 LangChain+MCP读取Playwright工具 (08:34)
视频：
7-3 LangGraph+create_react_agent创建智能体运行Playwright工具 (07:20)
视频：
7-4 Playwright工具执行流程分析+日志结构化输出 (10:13)
视频：
7-5 Cursor下载、安装并接入Playwright MCP服务 (07:15)
视频：
7-6 Cursor+高德MCP服务制定旅行计划 (06:29)
视频：
7-7 Cursor+Github MCP服务集成 (05:48)
视频：
7-8 小项目：Cursor+Github MCP二次开发vue-element-admin项目 (20:45)
视频：
7-9 LangGraph agent接入Github MCP服务 (04:17)
视频：
7-10 本章重点内容回顾和复习 (02:57)
第8章 AI编程智能体项目规划+多轮对话能力实现(AI Agent的多轮对话能力) 11 节 | 87分钟
本章将学习编程智能体的项目规划，并讲解LangChain的核心库runnable,通过 runnable库实现多轮对话、对话持久化等能力。
视频：
8-1 项目目标及整体架构设计 (15:00)
视频：
8-2 多轮对话能力原理介绍 (07:35)
视频：
8-3 多轮对话LCLE创建 (07:01)
视频：
8-4 使用对话历史类ChatMessageHistory解决历史对话注入问题 (04:39)
视频：
8-5 基于RunnableWithMessageHistory构建多轮对话Runnable实例 (04:21)
视频：
8-6 多轮对话交互实现 (10:16)
视频：
8-7 使用FileChatMessageHistory实现会话持久化 (07:46)
视频：
8-8 将agent集成到多轮对话 (09:10)
视频：
8-9 LangChain核心组件Runnables介绍 (03:54)
视频：
8-10 Runnables组件核心功能演示 (12:08)
视频：
8-11 本章重点内容回顾和复习 (04:20)
