AI Agent 开发工程师教程

开源版 AI Agent 开发工程师全套课程 — 从零基础到企业级实战，覆盖 AI 基础、Python 开发、OpenAI API、Prompt 工程、Agent 开发、RAG、MCP、LangGraph、多智能体、系统设计与部署运维。

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课程概览

本教程共 12 卷 59 章，采用"卷—章—节"架构，每章包含学习目标、核心概念、Mermaid 架构图、示例代码、企业案例、面试题与练习题，适合系统性学习。

部分	卷次	核心内容
基础与工程能力	第 1-4 卷	AI 基础、Python 开发、OpenAI API、Prompt 工程
Agent 与框架	第 5-9 卷	Agent 开发、RAG、MCP、LangGraph、多智能体系统
企业实战与运维	第 10-12 卷	企业案例、系统设计、部署与运维

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快速开始

1. 在线阅读

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• 课程总目录 — 查看完整的章节结构
• 第 1 章 智能体与生成式 AI — 从这里开始

2. 配套资源入口

• :material-folder-multiple:项目案例

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  50 个企业级项目案例

  涵盖客服、办公、开发、销售、金融、医疗、教育、法律、制造、游戏等领域，每个案例含需求分析、架构设计、技术选型与实现思路。

• :material-comment-question:面试宝典

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  1050 道精选面试题

  覆盖 AI 基础、Python、OpenAI API、Prompt 工程、Agent 开发、RAG、MCP、系统设计 8 大主题，分基础/进阶/高级三级，附参考答案。

• :material-file-account:简历模板

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  5 份方向简历模板

  AI 客服、知识库问答、编程助手、多 Agent 系统、SEO 内容优化 5 个方向，含技术栈对照表与 GitHub 项目展示建议。

• :material-code-braces:示例代码说明

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  50+ Python 示例代码

  覆盖各章核心知识点，含 pytest 测试用例，可直接克隆运行。配套 requirements.txt 与 Dockerfile。

3. 本地运行示例代码

git clone <仓库地址>
cd ai-agent-course
pip install -r requirements.txt
pytest examples/ -v

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课程特色

• 系统全面：12 卷 59 章，覆盖 AI Agent 工程师完整知识体系
• 实战导向：每章含企业案例与可运行示例代码
• 中文优先：全程中文专业表达，术语统一
• 开源免费：MIT 协议，可自由使用与贡献
• 持续更新：跟随技术发展定期迭代

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技术栈

• :material-brain:AI 框架：OpenAI Agents SDK、LangGraph、CrewAI、AutoGen
• :material-language-python:编程语言：Python 3.11+、类型提示、异步编程
• :material-api:API 与服务：FastAPI、Pydantic、httpx、OpenAI API
• :material-database:数据存储：Qdrant、Milvus、PGVector、PostgreSQL、Redis
• :material-tools:协议与工具：MCP（模型上下文协议）、Function Calling
• :material-docker:部署运维：Docker、Nginx、GitHub Actions、Prometheus

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目录结构

ai-agent-course/
├── book/           # 教材 Markdown（12 卷 59 章）
├── examples/       # 示例代码（Python，含测试）
├── projects/       # 50 个项目案例（方法论文档）
├── interview/      # 面试宝典（1050 道题）
├── resume/         # 5 份简历模板
├── assets/         # Mermaid 图表资源
├── .github/        # CI/CD 配置
├── mkdocs.yml      # 文档站点配置
└── requirements.txt

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贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！请阅读 贡献指南。

许可协议

本项目采用 MIT License 开源协议。

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本教程不包含视频内容，所有教学均以图文形式呈现。