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Agent实战教程-全栈AI工程师核心技术(MCP | SSE | Ollama | Weaviate | CLI)
5 students
Agent实战教程-全栈AI工程师核心技术(MCP | SSE | Ollama | Weaviate | CLI)
一站式掌握 Agent 开发的底层工程：实战 Ollama 本地化、Weaviate 长久记忆、MCP 通用接口、SSE 实时交互与 CLI 工具分发。
Created byKevin AIRTC
Last updated 5/2026
Chinese (Simplified)
What you'll learn
- 构建生产级 Agent 架构：不仅能写 Prompt，更能从底层协议出发，独立搭建具备流式交互、标准化接口和长久记忆的智能体系统。
- 精通私有化部署方案：掌握使用 Ollama 运行本地大模型，并在不联网的情况下通过向量数据库（Weaviate）实现安全的数据检索。
- 多工具联动： 掌握如何将 OpenCode 与自定义或第三方 MCP 服务（如 Pencil）进行深度对接。
- 掌握实时交互协议：通过实战 SSE 协议，彻底解决 AI 响应卡顿问题，实现毫秒级的流式文字反馈。
- 具备全栈交付与分发能力：学会构建跨平台的 CLI 命令行工具，并掌握 NPM 发布与 Shell 脚本分发，实现 Agent 工具的工程化落地。
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Course content
5 sections • 59 lectures • 10h 27m total length
Requirements
- 基础编程经验：具备基础的 JavaScript (Node.js) 或 Python 开发经验。
- 基础网络概念：了解基本的 HTTP 协议概念（如请求、响应、API 调用）。
- 进阶动力：不满足于简单的 Chatbot 开发，渴望掌握 AI Agent 底层工程化逻辑的开发者。
Description
在 AI Agent 浪潮中，会写 Prompt 只是第一步。真正的工程化挑战在于：如何让 Agent 反应更快？如何让它记住更多？如何让它能执行本地任务？
本课程不讲虚头巴脑的理论，我们将 Agent 抽象为一套类人生命体架构，带你从底层协议一步步通过代码实现：
Agent Ollama 基础 —— 本地大脑 > 核心解决：数据隐私与运行成本。实战私有化大模型的部署与 API 调用，为 Agent 提供独立思考的能力。
Agent SSE 基础 —— 实时推送 > 核心解决：响应延迟与用户体验。实战流式输出协议，实现像 GPT 一样丝滑的实时对话反馈，拒绝等待。
Agent MCP 基础 —— 通用接口 > 核心解决：工具连接与生态扩展。学习最新的模型上下文协议，让你的 Agent 具备标准化连接万物的能力。
Agent Weaviate 基础 —— 长久记忆> 核心解决：海量数据检索与上下文遗忘。利用向量数据库实现长久记忆，让 Agent 在海量私有知识中精准定位。
Agent CLI 基础 —— 本地命令行 > 核心解决：交付能力与本地执行。构建、打包并发布命令行工具，让你的 Agent 走出浏览器，具备真正的系统级执行力。
Who this course is for:
- 希望转型的全栈工程师：想要跳出传统 Web 开发，掌握 AI 原生应用（AI-Native）底层构建能力的开发者。
- AI Agent 极客与创业者：正在开发私有化 Agent 产品，需要解决数据隐私、响应延迟和工具集成等核心痛点的技术人。
- 独立开发者：追求开发效率，希望通过构建 CLI 工具将自己的 AI 创意快速打包并分发给用户的开发者。
- 技术架构师：需要为企业调研并搭建高可用、高性能 AI 智能体底层架构的技术负责人。