AI Agent 教程
适合承接希望系统学习 AI Agent 的人群,偏课程和完整路径意图。
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這裡是完整課程主線。每個階段都包含課程任務與階段獎勵分,完成全部階段後可進入證書中心。
完成本课考试后才能解锁下一节。考试包含选择题与判断题。
通过规则:至少达到 67% 才算过关。
总积分
0
课程完成
0/20
阶段通关
0/5
作业提交
0/5
课程每一阶段都能对应到一类明确的教程搜索意图,既能承接宽词,也能覆盖具体实现类长尾。
适合承接希望系统学习 AI Agent 的人群,偏课程和完整路径意图。
工具调用、参数 schema、调用边界属于强教程意图,适合直接落到课程页。
Model Context Protocol 依然是当前高相关主题,适合做教程页和资料页双承接。
这类搜索更偏实现,适合讲状态机编排、多角色协作和工作流平台。
安全类长尾词具体、强需求,适合做课程、清单和案例页。
进入上线阶段后,搜索意图会明显转向测试、评估、Trace、Latency 和 Success Rate。
Lv.1 · STAGE-1
理解 Skill 的结构、运行方式、输入输出协议。
阶段进度
0%
通关奖励 +120 积分
理解 Skill 与 Prompt、Tool、Workflow 的边界。
掌握输入、输出、依赖、错误处理四要素。
避免直接复用未知脚本,建立白名单与审计习惯。
形成“改动-验证-回滚”工程循环。
Lv.2 · STAGE-2
把任务拆成可复用技能,降低 token 成本与失败率。
阶段进度
0%
通关奖励 +180 积分
把自然语言需求转成结构化工具接口。
构建可控的多层提示词结构。
为 Skill 增加参数验证与越权防护。
通过版本号与兼容策略避免线上爆炸。
Lv.3 · STAGE-3
学习多 Agent 协作,把复杂问题拆解成并行任务。
阶段进度
0%
通关奖励 +220 积分
在流程图中定义节点、状态和失败恢复。
学习规划者、执行者、审查者协作链。
掌握低代码编排与可视化调试。
建立 Agent 系统的三大健康指标。
Lv.4 · STAGE-4
把 Skill 从“能跑”提升到“可维护、可审计、可上线”。
阶段进度
0%
通关奖励 +280 积分
单元测试、场景测试、回归测试组合拳。
建立发布前风险门槛。
降低单次任务成本,提升可预测性。
制定发布 SOP,避免生产事故。
Lv.5 · STAGE-5
完成完整结课项目,产出可复用的 Agent Skill 课程作品集。
阶段进度
0%
通关奖励 +350 积分
围绕真实问题定义成功标准。
完成检索、执行、审查三类技能。
输出测试报告与安全报告。
形成可公开复用的课程案例。
每个阶段至少一份作业。建议每提交一份作业都做一次复盘,记录失败原因和修复策略。