2024全新Langchain大模型AI应用与多智能体实战开发
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这门课真正值钱的地方，不在「LangChain」四个字
2024 年的 LangChain 课程已经多到泛滥，多数是把官方文档换成中文念一遍，再拼几个 ChatPDF 的 Demo。这套资料值得单独拿出来说，是因为它的落点压在「多智能体」而不是单链问答上——这在同类资源里属于偏少的那一档。单链 RAG 现在随便一个培训班都能讲，但 Agent 之间怎么分工、状态怎么传递、工具调用失败怎么回退，这些才是把它写进简历后会被追问的部分。标题里的 998 元定价不必当真，判断依据应该是：它有没有覆盖到「多个 Agent 协作完成一件事」的完整闭环。从课纲结构看，是有的。
课纲里含金量最高的三段
整门课大致可以切成三块：基础概念铺垫、RAG 与向量检索、Agent 与多智能体实战。如果时间有限，我的建议是跳过第一块的慢速讲解，直接精看后两块。
- Embedding 与向量检索那段：重点不是「什么是向量」，而是切分策略、召回条数、相似度阈值这几个参数怎么调。这部分讲得细不细，直接决定你后面做的知识库是能用还是只能演示。
- Prompt 提示词工程：单独成章说明作者没有把它当附属品。看的时候留意结构化输出（让模型稳定返回 JSON）的处理方式，这是接后端时最容易翻车的地方。
- 多智能体实战：这是全课的核心章节，也是判断课程新旧的分水岭。重点看 Agent 之间的任务拆解逻辑和工具注册方式，而不是照着敲一遍就过。
资料包别整包吞，按用途拆开
这类资源通常同时塞了视频、章节笔记和源码，一起看只会拖慢进度。比较有效的拆法是：
- 视频——只用来过一遍多智能体和 RAG 调参那几节，其余倍速或跳过，讲解型内容看文字更快。
- 章节笔记——当成检索索引而不是教材。卡住的时候回去查对应小节，比从头重看高效得多。
- 代码——先跑通，再故意改坏。把召回条数调成 1、把工具函数改到报错，看 Agent 怎么反应，这一步比顺利跑完 Demo 学到的东西多。
另外课纲里带了 Linux 运维和 React 前端，不要被这两项吓到，也不要把它们当成主线。它们在这门课里的作用是把 Demo 部署起来、给个能看的界面，够用就行，别在这里陷进去。
学完之后，简历上该写什么
跟着敲完不等于掌握。真正能拿去面试的产出，应该是一个你自己定义场景的多智能体小系统——比如「一个负责检索、一个负责校验、一个负责汇总」的三段式结构，并且你能说清楚为什么这么拆、中间哪一步最容易出错、你怎么处理的。这套资料提供的是脚手架，交付物得自己造。把这个想清楚再开始看，比盲目刷完所有章节划算得多。
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视频目录（69 节）
* 1 chain的基本结构_提示_模型_输出解析器.mp4
* 2 Langchain调用本地开源大模型ChatGLM3.mp4
* 3 langchain接入国内最强大模型chatglm4.mp4
* 4 Langchain接入开源大模型的类openai服务器.mp4
* 5 Langchain快速接入国内比肩GPT4大模型DeepseekV2和ChatGLM4.mp4
* 6 快速认识Langchain.mp4
* 7 免费无限制百度文心一言Langchain接口应用.mp4
* 8 Langchain提示词模块与历史对话.mp4
* 9 不同案例选择器应用_长度选择器_相似度选择器_重叠选择器.mp4
* 10 ChromaDB向量数据库进行问题思路匹配提高回答准确率.mp4
* 11 对话形式提示词工程.mp4
* 12 提示词里模板中的模板解决复杂的聊天对话.mp4
* 13 Langchain管道提示词模板应用.mp4
* 14 Langchain缓存加速应用响应.mp4
* 15 解析输出csv_时间_枚举内容.mp4
* 16 Langchain输出JSON格式和修复大模型错误输出.mp4
* 17 langchain解析大模型XML输出格式.mp4
* 18 如何自定义大模型的输出解析器.mp4
* 19 RAG数据检索增强.mp4
* 20 加载知识库文档与检索算法设置.mp4
* 21 处理解析PDF文档为知识库.mp4
* 22 HTML文本分割提炼网页知识点.mp4
* 23 分割markdown_代码源码提炼知识库文档.mp4
* 24 知识库文档生成多向量检索器实现精准检索.mp4
* 25 让大模型生成检索语句进行精确查找.mp4
* 26 大模型并行控制复杂流程.mp4
* 27 大模型路由映射传递数据.mp4
* 28 自定义链式配置的多种方式.mp4
* 29 自定义流式生成器函数.mp4
* 30 搭建第一个AI智能体.mp4
* 31 给智能体添加记忆能力.mp4
* 32 智能体原理.mp4
* 33 OpenAI智能体调用源码解析.mp4
* 34 XML链式执行任务智能体搭建.mp4
* 35 JSON链式智能体任务执行.mp4
* 36 ReAct智能体搭建思路.mp4
* 37 从零使用Langchain搭建适应不同大模型智能体.mp4
* 38 自定义智能体记忆链创建.mp4
* 39 自主搭建超级搜索引擎Searxng服务器作为借口.mp4
* 40 控制智能体限制执行.mp4
* 41 AI大模型获取前沿论文知识.mp4
* 42 AI调用Shell接管控制电脑.mp4
* 43 AI根据问题生成代码并自主运行计算.mp4
* 44 duckduckgo免费搜索引擎API应用.mp4
* 45 具有知识库的上下文感知AI销售助手架构.mp4
* 46 引导销售链与销售智能体实现.mp4
* 47 赛力斯问界汽车知识库问答链搭建.mp4
* 48 多链分工合作协作实现AI销售助手.mp4
* 49 Langgraph多智体协作框架.mp4
* 50 Langgraph多分支处多任务并行处理.mp4
* 51 循环图与多图协作处理系统复杂任务1.mp4
* 52 让智能体做GPT4都做不了的事情-讲段子Joke.mp4
* 53 灵活应用工具的LangGraph智能体.mp4
* 54 多智能体扮演明星玩综艺.mp4
* 55 SQL自主调用查询.mp4
* 56 SQL连表查询与异常处理.mp4
* 57 langsmith监控调试开发.mp4
* 58 图数据库Neo4j安装与初识.mp4
* 59 cypher语法简介.mp4
* 60 创建和查找图节点精讲.mp4
* 61 创建节点关系.mp4
* 62 WHERE条件查找数据.mp4
* 63 精讲各类型修改节点与边操作.mp4
* 64 精讲各类型删除节点、关系、属性.mp4
* 65 图数据检索排序.mp4
* 66 查找1个节点到另外1个节点中间所有的关系.mp4
* 67 详讲python操控neo4j知识图谱数据库.mp4
* 68 详解AI大语言模型自主操控知识图谱数据库.mp4
* 69 llm_graph_builder知识图生成器应用程序详解.mp4
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