掌握构建LLM（大型语言模型）代理的核心实操技能，一站式掌握生产级AI应用完整开发流程。
课程核心说明
多数开发者存在认知误区：打造具备实用价值的AI应用，绝非仅调用LLM接口获取通用聊天回复即可完成。若想开发可落地上线的生产级产品，需要兼顾大量工程化细节。通用对话输出仅能满足演示场景，商用专业系统必须产出贴合业务定制需求的标准化内容。
传统软件开发成熟规范同样适用于AI项目：正式工程中代码需完成全量测试、运行指标持续采集、数据可视化看板配套部署，这套成熟最佳实践完全可以迁移至AI代理开发工作中。
开发LLM代理常见核心难点
- 搭建AI专属后端底座：适配AI业务的数据库、缓存、账号鉴权整套基础设施开发
- 拆解AI决策黑盒：多工具联动场景下，追踪、调试AI代理完整决策链路
- 打磨流畅用户体验：实现对话记录持久存储、智能请求路由、前端实时交互刷新
- 量化AI能力表现：脱离主观感受，依靠标准化数据指标完成模型评测与迭代优化
- 管控复杂业务逻辑：规避冗长、脆弱、难以维护的巨型提示词，规范化管理多层级代理逻辑
本课程将从零搭建完整AI项目DeepSearch，依托实战项目吃透上述工程化开发范式，让你产出的AI应用完全符合线上生产环境的功能要求与质量规范。
无论你是刚入门的开发新人，还是拥有后端、前端开发经验的资深工程师，课程全覆盖理论知识与落地实操技巧，助力深耕AI应用开发赛道，快速实现技术能力进阶。
分阶段实战学习规划
第00-02天：项目入门与基础简易代理搭建
课程基于成熟技术栈项目模板起步，底层采用Next.js + TypeScript开发，搭配Drizzle ORM对接PostgreSQL数据库，Redis作为全局缓存服务。
前三天核心目标为搭建AI应用基础能力，完成简易原生代理开发：选定适配业务的大模型并完成项目集成，借助AI SDK封装搜索工具，实现对话过程中的外部知识补充能力。
原生LLM接口不会自动留存对话数据，本阶段同步完成聊天记录持久化存储至数据库的完整功能开发。
第03-05天：接入可观测体系，标准化评测代理性能
区分业余Demo项目与可交付客户的生产级AI产品，最关键的分水岭就是可观测能力与自动化评测体系。
本阶段完成应用与LangFuse平台对接，学习查看全链路运行追踪日志，直观掌握大模型每一步执行行为。
依托Evalite开源评测工具（基于vitest构建）搭建AI单元测试体系，学习制定清晰的任务验收标准，搭建专属评测数据集；落地LLM-as-a-Judge大模型自评判方案，同时实现用户负面反馈采集并同步至追踪日志，反向驱动模型持续优化。
第06-07天：重构代理整体架构，落地任务拆分方案
前期简易版本依靠长提示词驱动业务，随着功能迭代复杂度持续升高，会出现调试困难、迭代效率低下等问题。
这两天将对项目整体架构进行大规模重构，适配多步骤复杂AI业务流程，核心采用任务分解设计思路：由大模型根据对话上下文自主判断后续执行动作，涉及具体细分任务时，转交轻量化、低成本专用模型执行，兼顾智能性与开发成本。
第08-09天：高阶代理开发模式与产品性能优化
课程最后两天复盘DeepSearch代理整体架构，学习区分代理模式与工作流模式的适用场景，本项目优先采用稳定性更强的工作流模式搭建商用AI产品。
重点讲解行业主流评估器-优化器循环架构：代理先判断现有信息是否足以回答用户问题，信息充足则直接输出答案，信息缺失则自动触发外部检索补充素材，围绕该核心架构完成全链路性能调优。