AI 开发教程

了解 Anthropic 推出的 Model Context Protocol (MCP) 如何解决 M×N 集成难题，通过统一的 JSON-RPC 框架标准化 LLM 与本地及远程工具的交互方式。

深入探讨 LLM Zoomcamp 2026 第一模块，涵盖从基础检索增强生成到使用 Llama 3.1 和 minsearch 构建自主代理型 RAG 的全过程。

深入探讨 Anthropic 推出的 Claude Managed Agents 托管智能体服务，详细解析其“大脑/双手/会话”解耦架构、MCP 协议集成以及生产级多智能体协作模式。

本教程深入探讨如何利用 LangGraph 的状态管理、中断和持久化内存功能，在 LLM 代理中集成人工反馈，提升 AI 应用的可靠性与安全性。

深入探讨 Agentic Engineering（代理工程）模式，解析如何利用反思、工具调用和多智能体协作构建可靠的 AI Agent，并结合高速 LLM API 实现落地。