智能体开发入门与实操

本课程共 5 节，总时长约 3 小时 36 分。它把「会调用模型」推进到「会搭一个能查资料、能调工具的智能体」。

章节顺序

推荐学习顺序

1. 先学第 1 节，亲手跑通一次 API 调用；不跑通不要急着进 RAG。
2. 第 2 节重点理解 temperature/top_p/max_tokens/system prompt 和 ReAct 的 Thought → Action → Observation。
3. 第 3 节把 RAG 两条链路画出来：离线建库、在线检索。
4. 第 4 节在 Dify 里搭最小链路：开始 → 知识检索 → LLM → 回复。
5. 第 5 节完整做一遍内部制度助手，重点练召回测试和库外拒答。

本课程的知识主线

LLM API（模型能力）
   ↓
参数与提示词（控制行为）
   ↓
ReAct（多步推理 + 工具调用）
   ↓
RAG（接入企业知识）
   ↓
Dify/Coze 工作流（把能力产品化）

重点记忆

• temperature 控制随机性，top_p 是核采样，max_tokens 限制输出长度，system prompt 定角色和边界。
• ReAct 的三段循环：Thought → Action → Observation。
• RAG 的两条链路：离线建库、在线检索；两边必须用同一个 Embedding 模型。
• 知识库问答必须测试“库内问题”和“库外问题”，库外要能明确拒答。
• 调试顺序：先看召回片段，再看 Prompt 拼接，再看模型输出，最后看成本与延迟。

当前学习进度提醒

平台记录显示 5 节都已标记完成，但第 4、5 节的 playDuration 分别只有 8 秒和 62 秒，可能是抽帧 seek 到结尾导致的完成标记。建议你按上面的顺序重新完整看这两节，并在关键操作处暂停跟着做一遍。