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7 天学习方案

先看结论

这套资料的目标不是“把视频刷完”，而是让你用最短时间建立一条完整知识链：

智能体是什么
  → 提示词怎么控制模型
  → API / ReAct / RAG 怎么工作
  → Dify 怎么搭知识库问答
  → 工作流和工具怎么编排
  → 多智能体怎么分工
  → 怎么评估、部署和保证安全

建议每天投入 2.5–3 小时，按下面的顺序读章节、看截图、做自测。每章的自测题正确率低于 80%，就回到对应小节重读。

当前进度与报名条件

  • 课程计划共 4 门课、16 节视频、总时长约 13 小时 14 分。
  • 平台页面目前显示 16/16 节已标记完成，但课程二第 4 节、第 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，不代表真实观看。
  • 建议重新完整观看课程二第 4、5 节；测试练习仍未提交，需要你自己完成。
  • 复习文档只帮助理解，不替代平台认可的学习时长。

7 天安排

Day 1：建立智能体直觉

阅读：

重点：

  • 智能体四大特征：自主性、反应性、主动目标驱动、社交能力。
  • 核心架构：感知、记忆、规划与推理、行动与工具。
  • SMART：Sensing、Memory、Analysis、Reasoning、Tasking。
  • 传统 Chatbot 的 NLU / DM / NLG 三段结构。
  • 六个差异：核心驱动、交互方式、知识获取、任务边界、开发模式、角色定位。

当天产出：用自己的话画一张“感知 → 规划 → 行动 → 反思”闭环图。

Day 2：提示词与低代码平台

阅读：

重点：

  • 提示词四要素：指令、上下文、输入数据、输出格式。
  • 五要素：角色、背景、任务、要求、输出格式。
  • CRISPE 适合复杂任务，APE 适合高频轻量任务。
  • Dify 偏企业级、可私有化、RAG 和工作流强；Coze 偏零代码、上手快、生态组件多。
  • 应用场景：个人助理、企业服务、教育辅导、创意内容、垂直行业。

当天产出：选一个真实场景，用“角色 + 背景 + 任务 + 要求 + 输出格式”写一版提示词。

Day 3：API、参数与 ReAct

阅读：

重点：

  • 请求体：model、messages、temperature、max_tokens。
  • 响应体：choices[0].message.content、usage。
  • API Key、Base URL、模型名称三者的区别。
  • ReAct 循环：Thought → Action → Observation。
  • 低代码应用类型：聊天助手、Agent、Chatflow、工作流。

当天产出：手写一段最小 Python 调用代码，并解释四个步骤。

Day 4：RAG 与 Dify 知识库

阅读：

如果时间允许，把课程二第 4、5 节视频完整看一遍，并跟着操作。

重点：

  • RAG 两条链路：离线建库、在线检索。
  • 切分大小与重叠：约 500–1000 Token，保留约 10% 重叠。
  • Top-K 与相似度阈值的取舍。
  • 库内问题要能答，库外问题要能明确拒答。
  • 调试顺序：先看召回，再看 Prompt，再看模型输出，最后看成本与延迟。

当天产出：画一张 RAG 流程图，并写出“制度问答助手”的系统提示词。

Day 5：工作流编排

阅读：

重点：

  • 节点、边、DAG。
  • 顺序执行、条件分支、循环迭代、并行与汇聚。
  • 循环必须有业务退出条件和最大迭代次数。
  • 工作流引擎：解析定义、调度执行、维护全局状态。

当天产出：画一张“条件分支 + 并行 + 汇聚”的工作流图。

Day 6：工具调用与多智能体

阅读：

如果时间允许，把课程三第 4 节视频完整看一遍，重点跟做旅行助手。

重点：

  • Function Schema：名称、描述、参数、必填项、默认值。
  • 工具描述要写清“做什么、何时用、何时不用、参数怎么填”。
  • 工具失败返回统一 JSON，不抛未捕获异常。
  • 多智能体三支柱：角色与目标、工具与消息、共享记忆。
  • 协作模式：顺序接力、辩论、层级分工。

当天产出：设计一个“查航班”工具的 Schema，并写出成功/失败两种返回结构。

Day 7：评估、部署、安全与模拟考试

阅读：

重点：

  • 评估指标：任务成功率、步骤完成率、TTFT、端到端延迟、CSAT、有害内容输出率、敏感信息泄露率。
  • 测试金字塔：单元、集成、端到端。
  • 部署：无状态/有状态、异步/流式、Docker/Compose/K8s、CI/CD、监控告警。
  • 安全：提示注入、工具滥用、最小权限、高危操作人工审批、传输/存储加密。

当天产出：

  1. 做一遍 34 题综合自测。
  2. 把错题按“概念混淆 / 流程遗漏 / 指标记错”三类归因。
  3. 用 考前冲刺一页纸 做最后一遍回忆。

三天压缩版

如果时间很紧：

  • 第 1 天：课程一 01、02、03 + 课程二 02（ReAct）。
  • 第 2 天：课程二 03、04、05 + 课程三 01、02。
  • 第 3 天：课程三 03、04 + 课程四 01、02 + 34 题自测。

压缩版优先保证理解“智能体定义、提示词、RAG、工作流、工具、评估、安全”七条主线，细节截图可以考前回看。

每天怎么读

  1. 先看章节开头的“学习目标/本节要点”，带着问题读。
  2. 读到流程图或对比表时，先遮住文字自己复述一遍。
  3. 关键截图至少看一遍，确认自己能解释图里的每个箭头。
  4. 做完自测题再看答案提示，错题回到对应小节。
  5. 睡前用 5 分钟闭眼回忆当天的主线，说不出来就再看一遍小结。

考试当天

  • 先快速浏览全部题目，标记“确定 / 需要想 / 完全不会”。
  • 先做确定的题，再回头处理需要想的题。
  • 遇到“最本质/最主要/第一步/最终目的”这类题，优先抓概念定义和流程顺序。
  • 遇到两个选项都像对，比较哪个更符合“目标驱动、工具调用、评估闭环”的课程主线。
  • 留出时间检查：是否漏题、是否把“输入/输出”“召回/重排”“TTFT/端到端”看反。

最后提醒

真正能保证通过的，不是背某一道题，而是把这四句话记住：

  1. 智能体是目标驱动的“感知—规划—行动—反思”闭环。
  2. RAG 是“先检索、再生成”，建库和检索必须用同一套 Embedding。
  3. 工作流负责稳定，工具负责执行，多智能体负责分工。
  4. 评估看指标，部署看架构，安全看权限和人工兜底。