用AutoGen和MCP来打造专属自动AI小助手，本课程将全程手把手教学，带你借助6类不同AI代理，落地解决各类真实场景下的自动化需求。
您将会学到
系统理解LLMs、AI小助手、MCP以及多智能助手系统等相关概念，全面认识可自主运行的智能AI体系。
掌握微软AutoGen框架的使用方法，搭建多助手协同工作的完整业务流程。
开发多款功能各异的专属AI助手，包含排查漏洞的Jira助手、实现网页自动化的Playwright助手、负责接口测试的API助手以及开展数据分析的数据库助手。
打造具备复杂任务处理能力、可自主协作、自查自纠的智能AI助手，有效降低人工运维成本。
学习上下文工程相关技巧，进一步提升AI助手执行专项任务的效率。
吃透AutoGen框架核心知识点，涵盖助理助手应用、人机协作模式、任务终止规则以及工作状态持久化等内容。
掌握代理工厂模式的设计思路，快速批量打造通用型定制AI助手。
深度解析MCP技术，掌握其在实际项目中的配置与落地应用方法。
学习要求
具备Python基础知识会更利于课程学习，课程末尾也增设了Python基础选修内容，方便大家查漏补缺。
课程介绍
欢迎走进AI自动化新时代，一同探索基于AutoGen框架的智能代理AI技术。
本课程是打造自主协作式AI代理的实用指南，课程讲解由浅入深，零基础也能轻松入门，无需提前掌握各类代理框架相关知识。课程所讲解的AI代理可相互配合、自主修正问题、独立完成复杂工作，大幅减少人工介入。
课程首先带你夯实理论基础，详解大型语言模型（LLMs）、AI代理、多代理系统，以及作为代理与工具通信核心的模型上下文协议（MCP）。同时讲解上下文设计与提示词编写技巧，充分挖掘AI代理的实际能力。
课程搭配大量实战项目，带你亲手搭建浏览器自动化代理、数据库代理、API代理、Jira代理等多款落地可用的AI代理。跳出纯理论学习，深入讲解多代理群聊、上下文驱动工作流、自动化校验等高阶协作模式。
学完本课程，你将熟练运用代理工厂模式搭建可投产的代理系统，设计出复用性强、扩展性高、运行高效的AI工作流。
如果你想从AI使用者转变为AI开发者，本课程会为你提供完备的技术工具与实战思维，助力你紧跟AI创新发展趋势。本课程全程采用Python技术栈教学，最后章节还会梳理复盘Python基础知识，帮助大家巩固所学。
适合人群
- AI工程师
- 质量保证工程师
- 开发人员
- 软件工程师
- 商务分析师及管理人员