从基础到实战: 使用LangChain构建与部署智能AI代理 | Agentic AI: Deploy LangChain v1 Agent Projects to Production

代理式AI、生成式AI代理、LangChain v1、Gemini 3、LLM、MCP 项目、Guardrails、FastAPI、部署AI应用程序、Python AI与机器学习。

您将会学到

• 通过 LangChain 和 Google Gemini，构建能够进行推理、调用工具并自主完成任务的 AI 代理
• 通过 ReAct 模式、工具调用和结构化决策设计专业代理架构
• 利用数据库和嵌入技术，为 AI 代理实现短期及长期记忆功能，打造个性化服务体验
• 创建与管理网络搜索、天气、金融、文档分析及外部 API 等多元化代理工具
• 应用提示工程技术控制代理行为，优化输出质量，规范工具使用逻辑
• 搭建安全防护体系，配置护栏机制、人工审核流程与中间件控制，规避错误与滥用风险
• 在生产环境应用中，实时获取 AI 代理响应并生成标准化结构化输出
• 通过沙盒代码执行安全部署 AI 代理，防范文件删除、凭证泄露与系统安全风险
• 使用 FastAPI 为 AI 代理搭建 REST API，集成验证、CORS 及生产级设计模式
• 运用 Streamlit 开发全栈 AI 应用，无缝对接 LangChain 代理
• 在 AWS EC2 上完成 AI 代理部署，完成配置实现外网访问与业务扩展性

学习要求

• 掌握基础 Python 知识，熟悉函数、变量及第三方库的使用方法
• 能够在 Jupyter 笔记本或 VS Code 等代码编辑器中运行 Python 代码
• 配备可连接网络、支持云 API 与开发工具使用的电脑设备
• 具备主动学习、探索人工智能与前沿技术的积极性

课程描述

本课程专注于教授如何使用 LangChain 和 Google Gemini 构建智能 AI 代理，并完成实际应用场景的部署落地。课程从 AI 代理基础概念入手，逐步进阶到生产级高级系统开发，结合实战项目与分步教学，让你全面掌握核心技术与实操能力。

AI 代理是智能聊天机器人的升级形态，具备自主推理、工具调用、API 访问、用户记忆留存与任务自动化能力。本课程将以系统化、实战化的方式，带你从零搭建完整的 AI 代理系统。

课程融合理论教学与实操训练，通过多个实战项目，全面展示 AI 代理在现代应用场景中的核心应用方式。

核心学习内容

• 使用 LangChain 和 Google Gemini 构建高性能人工智能代理
• 清晰区分人工智能代理与大语言模型的核心差异
• 应用 ReAct 推理模式赋能智能体自主决策
• 配置与使用代理工具及函数调用功能
• 为 AI 代理开发短期记忆与长期记忆功能
• 结合嵌入技术与数据库实现记忆持久化存储
• 运用提示工程精准控制代理行为逻辑
• 实现 AI 代理响应结果的实时获取
• 开发安全管控中间件，强化代理安全性
• 搭建防护机制与人工审核流程
• 通过沙盒环境安全运行 AI 代理
• 基于 FastAPI 开发 AI 代理专用 REST API
• 使用 Streamlit 搭建可视化用户交互界面
• 完成 AWS EC2 平台的人工智能代理部署
• 通过 MCP 实现代理与外部服务的无缝连接
• 开发端到端全栈人工智能应用

适合人群

• 期望构建真实场景 AI 代理与自动化工具的 Python 开发者
• 希望为应用程序集成 AI 功能的后端工程师、软件工程师
• 致力于实战搭建人工智能代理系统的 AI 与机器学习工程师
• 热衷于基于大语言模型开发落地产品的软件工程师
• 专注于智能自动化工作流程开发的自动化工程师
• 需要通过 AI 代理实现报告、总结、分析自动化的数据分析师
• 追求快速完成 AI 功能原型开发的软件工程师
• 无需组建大型团队即可开发 AI 驱动工具的初创公司创始人
• 偏好项目式学习的 AI 智能体开发方向学生
• 借助 AI 代理提升日常工作效率的职场专业人士
• 关注 AI 代理原理与商业场景应用的技术爱好者
• 希望将 AI 模型对接 Gmail、YouTube、天气服务等真实 API 的开发者
• 钻研 LangChain、Google Gemini 及现代智能体框架的开发者
• 计划深耕人工智能、生成式 AI、智能应用开发领域的学生与职场人
• 专注于 AI 驱动产品与原型开发的创作者、创始人
• 立志搭建实际 AI 应用、入局 AI 代理开发领域的 Python 开发者