Agent 工程实战 · 课程导学
本课程共 21 章核心 + 2 章扩展（含 3 章综合实战），基于 LangGraph 1.2.x、Deep Agents、FastAPI、AWS 等最新官方文档编写。岗位面向 Agent 工程师——从产品设计到生产上线的完整链路，覆盖多 Agent 协作、上下文工程、评估体系与可观测性。
你将学到什么
| 阶段 | 章节 | 内容 | 前置链接 |
|---|---|---|---|
| 异步基础 | 01–03 | asyncio 深入、消息队列 Redis/Celery、分布式协调与 Docker | FastAPI ch01-22 |
| LangGraph 核心 | 04–08 | StateGraph、工具调用、子图、持久化、流式输出与中断恢复 | Agent 工程 ch01-12 |
| Deep Agents | 09–11 | create_deep_agent、Skills/Memory、上下文工程 | LangGraph |
| 评估与可观测 | 12–15 | LLM-as-judge、A/B 测试、Langfuse/OpenTelemetry、多网关成本优化 | Vercel AI SDK ch03 |
| 生产部署 | 16–18 | AWS ECS/Fargate、SQS/DynamoDB、CloudWatch/CI-CD | FastAPI ch22 |
| 综合实战 | 19–21 | RAG Agent → 多代理工单系统 → 全栈 Agent 服务 | 无 |
| 多模态扩展 | 22–23 | 文档解析管线（PDF/PPT/OCR/转录）、音视频处理与无头渲染 | Playwright 全课 |
📌 课程中涉及已有课程覆盖的基础知识时，直接链接到对应章节，避免重复内容。
核心技术栈
Python 3.12+ · asyncio · FastAPI · LangGraph 1.2.x
Deep Agents · Redis / Celery · Docker
AWS (ECS/Fargate, SQS, S3, DynamoDB, CloudWatch)
Langfuse · OpenTelemetry官方参考源
| 来源 | 链接 | 版本基准 |
|---|---|---|
| LangGraph | docs.langchain.com/langgraph | 1.2.11 |
| Deep Agents | docs.langchain.com/deepagents | latest |
| FastAPI | fastapi.tiangolo.com | 0.141+ |
| AWS SDK (boto3) | boto3.amazonaws.com | latest |
| Langfuse | langfuse.com/docs | latest |
学习建议
- 阶段一不要跳：异步编程和消息队列是生产 Agent 服务的基石；
- LangGraph 是核心：第 4–8 章构成了整个课程的骨架；
- 实战三章可独立运行：每章都是完整项目，可直接用于求职作品集；
- 建议配合 Vercel AI SDK 课程学习 Provider 管理部分。
👉 从 第 1 章 开始。