智能体从原理到实战系统课:Agent=LLM+Harness,从AI底层架构到Hermes工程搭建
2026年6月30日
AI智能体开发实战
AI开发者、软件工程师、技术架构师、技术负责人
本课程是一套从AI底层原理到智能体工程落地的全栈实战教程,采用递进式逻辑闭环,先懂根(AI发展史),再懂骨架(Agent架构体系),最后懂实战打法(Vibe Coding+SDD新一代工程模式)。课程由理论到架构再到实战潮流,由远及近、由宏观到前沿,帮助学习者建立完整的智能体认知体系。课程摒弃复杂的数学推导,用通俗的语言讲清楚AI从规则到统计再到大模型的底层变革,让零基础的技术爱好者也能快速入门。
在智能体工程架构板块,课程深入剖析Agent=LLM+Harness的核心公式,通过详细分析Hermes架构,帮助学习者透过现象看本质,举一反三。你将掌握两个核心能力:通过Hermes了解智能体内部及架构,为自己实现智能体打好基础;通过Hermes AI Coding能力举一反三,了解Claude Code、Codex及小龙虾等智能体的原理及配置,为更好地使用智能体打好基础。课程还涵盖Vibe Coding和SDD(规范驱动开发)等前沿工程实践,让你接触到当下最前沿的AI工程实战形态。
课程后半部分聚焦实战落地,包含Claude Code+DeepSeek全套已验证可直接落地的操作准则,以及Java+Spring AI手写智能体小豆包项目。你将在实战中学会AI Coding架构设计、工作流拆解、状态图引擎应用、Netty异步化梳理等关键技能。课程还特别安排了Spring AI Alibaba智能体源码分析、DeepSeek踩坑分析等深度内容,帮助学习者在实际项目中避开常见陷阱。最终目标是让学习者具备从零搭建智能体的全栈开发能力,成为AI时代的高阶技术人才。
- 1.AI的过去现在和将来
- 2.AI的过去和未来(二)
- 3.Agent的前世今生
- 4.Agent的前世今生-Harness
- 5.智能体的前世今生之Harness发展——Open AI Codex内部实验推动
- 6.智能体的前世今生-软件工程教父马丁福勒的总结分析(一)
- 7.智能体的前世今生-软件工程教父马丁福勒的总结分析(二)
- 8.Vibe Coding的概念与分析
- 9.从Vibe Coding到Agentic Engineering
- 10.从Vibe Coding到Spec-Driven Development
- 11.规范驱动开发(SDD)深度解析:机遇、挑战与未来
- 12.Hermes Agent学习路径
- 13.Hermes架构分析
- 14.Hermes Agent快速上手指南
- 15.Hermes配置系统(一)
- 16.Hermes配置系统(二)
- 17.Hermes配置系统DeepSeek+OpenSpec+SuperPower
- 18.Hermes支持VSCODE ACP插件
- 19.Hermes AI Coding项目-架构说明
- 20.AI Coding手把手实战落地
- 21.AI Coding写项目-架构踩坑及经验教训总结
- 22.AI Coding实现代码走读分析
- 23.AI Coding写项目Spring AI生态技术栈全景架构分析
- 24.Claude Code重构Hermes代码
- 25.Claude Code+OpenSpec+SuperPower实战落地手把手
- 26.AI Coding工作流——方法论拆解全景架构
- 27.AI Coding工作流——SKILL工作职能详解分析
- 28.AI Coding SDD详细流程分析(一)
- 29.AI Coding SDD详细流程分析(完成)
- 30.工作流演示及使用V1.0的问题
- 31.工作流设计手把手0到1实战(一)
- 32.工作流设计手把手0到1实战(二)
- 33.工作流设计手把手0到1实战(三)
- 34.Java+Spring AI Agent开发分析(一)
- 35.Java+Spring AI Agent开发分析(二)
- 36.Spring AI Alibaba智能体源码分析
- 37.Spring AI Alibaba DeepSeek踩坑分析及Spring版本统一管理
- 38.智能体的核心是图引擎
- 39.State Graph和React是什么关系?如何落地?
- 40.并行多线程并发边
- 41.状态图答疑解惑(一)
- 42.状态图答疑解惑(二)
- 43.技术栈Netty异步化梳理
- 44.Netty EventLoop全景架构梳理
- 45.Spring Boot和Netty桥接集成以及如何自定义线程模型
- 46.Spring桥接Netty看Spring如何屏蔽技术细节
💡 学习提示:教程内容基于发布时的行业实践,建议学习时结合当前平台最新规则。
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